Abstrak—Papan tulis pintar memiliki potensial un- tuk menjadi alat pembelajaran revolusioner kedua setelah papan tulis hitam tradisional,  karena  papan  tulis  pintar  yang  bisa  disematkan dalam ruang kelas modern bisa menggerakan sekolah ke arah mode  operasi  digital  yang  lebih  terintegrasi.  Pada  papan  tulis pintar  harus  memiliki  fitur  yang  dapat  membedakan  papan tulis pintar dengan papan tulis biasa, karena papan tulis pintar memiliki  fitur-fitur  atau  kegunaan  lebih  superior  daripada papan  tulis  biasa.  Oleh  karena  itu  diperlukan  pengembangan fttur  pada  papan  tulis  pintar.  Tujuan  penelitian  adaah membuat  program  yang  dapat  mendeteksi  bangun  datar  dan parameternya lalu menghitung luas bangun datar pada papan tulis  pintar.  Metode  yang  akan  digunakan  adalah  dengan menggunakan  YOLO  sebagai  framework  pengerjaan  dalam pembuatan program deteksi bangun datar dan parameternya.
Kata Kunci—Deteksi gambar, Papan tulis, YOLO.

## I. PENDAHULUAN
LAT pengajaran revolusioner pertama yaitu papan tu- lis hitam  digunakan  pada  pengajaran  dalam  ruang  kelas pada  tahun  1801  dan  memiliki  dampak  yang  besar  da-  lam pengajaran  selama  200  tahun  kedepan.  Papan  tulis  pintar memiliki potensial untuk menjadi alat pengajaran revolusioner  kedua.  Seperti  halnya  papan  tulis  hitam  yang menjadi  bagian  dari  kunci  ruang  kelas  pada  abad  sembilan belas  dan  abad  dua  puluh,  papan  tulis  pintar  memiliki kapabilitas  untuk  menjadi  bagian  dari  kunci  ruang  kelas digital  pada  abad  dua  puluh  satu.  Meskipun  relatif  baru, papan  tulis  pintar  memiliki  kapasitas  yang  sama  untuk merubah fundamental dan merevolusionerkan cara mengajar. Dalam  hal  yang  sama  pada  papan  tulis  hitam  di  zaman lampau  yang  merupakan  teknologi  yang  digunakan  oleh sekolah tradisional, papan tulis pintar sudah menam- pakkan fasilitas  yang  bisa  digunakan  oleh  sekolah  digital.  Karena kapasitas  papan  tulis  pintar  yang  bisa  disematkan  dalam ruang  kelas  modern,  papan  tulis  pintar  bisa  menjadi  katalis yang menggerakkan sekolah dari model tradisional berbasis kertas  ke  arah  mode  operasi  digital  yang  lebih  terintegrasi. Model  sekolah  tradisional  berbasis  kertas  sudah  ada  dalam waktu yang cukup lama, namun kita mulai melihat pergantian pada  sekolah  diseluruh  dunia  untuk  memaksimalkan potensial pembelajaran digital dan memanfaatkan keuntungan  daripada  kesempatan  evolusi  edukasi  yang dibawa  oleh  dunia  digital.  Namun  perlu  diingat  bahwa  ini adalah  permulaan  daripada  revolusi.  Tantangan  yang dihadapi  oleh  guru  dalam  pengembangan  pada  ruang  kelas digital  adalah  untuk  melihat  potensial  yang  tersedia  lalu memanfaatkannya,  dan  berkolaborasi  dengan  rekan  kerja maupun peserta didik untuk menggunakan alat pembelajaran dalam dunia digital secara efektif [1].
Dengan  menggunakan  papan  tulis  pintar  sebagai  media pengajaran  akan  menyebabkan  pembelajaran  menjadi  lebih
menyenangkan,  kreatif,  dan  menarik.  papan  tulis  pintar mempengaruhi  pembelajaran  dalam  berbagai  cara.  papan tulis  pintar  dapat  meningkatkan  keterlibatan  pelajar  saat  di dalam  kelas  dan  memotivasi  pelajar  untuk  antusias  dalam belajar.  papan  tulis  pintar  dapat  membantu  dalam pembelajaran dan bisa digunakan dalam berbagai lingkungan belajar [2].

## II. PENELITIAN TERDAHULU
A. 2D Cam Capture: An Optimal Real-TimeDimension Measurement System
Pada  tahun  2019  terdapat  paper  yang  mengerjakan  suatu pemrosesan gambar untuk mengukur luas suatu bangun datar 2  dimensi  yang  pengaplikasiannya  dalam  bentuk  bahan tekstil. metode yang digunakan adalah dengan algoritma cam capture  2D  menggunakan  urutan  gambar  gambar  teknik pengolahan.  Ini  memudahkan  proses  pengukuran  dengan memberikan dimensi yang akurat dari berbagai bentuk tana distorsi.  sistem  berbasis  visi  komuter  ini  melibatkan penangkapan  gambar,  pemrosesan,  dan  analisis  bentuk menggunakan  perhitungan  piksel  algoritma  sehingga memberikan  pengukuran  yang  akurat  [3].  pada  penelitian sebelumnya  dilakukan  perhitungan  luas  daripada  objek  dua dimensi  yang  bentuknya  tidak  beraturan,  untuk  penelitian yang saya lakukan adalah menghitung luas bangun datar pada papan tulis dengan menggunakan metode YOLO.

## III. METODOLOGI
A. Alat dan Data
1. Dataset  berupa  gambar  bangun  datar  segitiga,  persegi, persegi  panjang,  lingkaran,  dan  trapesium  yang berjumlah 50 per jenisnya.

## Menghitung Luas Bangun Datar pada Papan Tulis Menggunakan Yolo
Alan Luthfi, Eko Mulyanto Yuniarno, Supeno Mardi Susiki Nugroho Departemen Teknik Komputer, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : ekomulyanto@ee.its.ac.id
A
Gambar 1. Block diagram methodologi.
2. Dataset berupa gambar untuk parameter angka dan huruf a. Untuk segitiga dibutuhkan parameter huruf a (alas) dan t (tinggi) berjumlah 50 per jenisnya.
b. Untuk  persegi  dibutuhkan  parameter  huruf  s  (sisi) berjumlah 50 per jenisnya.
c. Untuk persegi panjang dibutuhkan parameter huruf p (panjang) dan l (lebar) berjumlah 50 per jenis- nya.
d. Untuk lingkaran dibutuhkan parameter huruf r (jari- jari) berjumlah 50 per jenisnya.
e. Untuk trapesium dibutuhkan parameter huruf a (sisi atas), b (sisi bawah), dan t (tinggi) berjumlah 50 per jenisnya.
3. Roboflow sebagai alat bantu pelabelan dan anotasi untuk training model YOLO.

## B. Metodologi Penelitian
Penelitian ini dilaksanakan sesuai dengan desain sis- tem seperi  Gambar  1.  Desain  sistem  merupakan  konsep  dari pembuatan  dan  perancangan  infrastruktur  dan  kemudian diwujudkan  dalam  bentuk  blok-blok  alur  yang  harus dikerjakan. Gambar 1 menunjukkan bagan umum metodologi sistem.

## 1) Dataset
Proses  pengumpulan  dataset  gambar  bangun  datar  dan parameter  pada  papan  tulis  dilakukan  dengan  menuliskan sejumlah huruf parameter bangun datar dan gambar bangun datar  pada  media  papan  tulis  kemudian  dilakukan  proses pengambilan  foto.  Proses  tersebut  diulang  selama  beberapa
kali  untuk  setiap  kelas  parameter  bangun  datar  dan  gambar bangun datar. Seluruh tulisan parameter dan gam- bar bangun datar pada papan tulis ditulis oleh 1 orang yang sama, jumlah dataset seluruhnya adalah 269 gambar. Gambar 2 merupakan foto dataset citra gambar dan parameternya pada papan tulis.
Gambar 2 didapatkan gambar bangun datar segitiga yang merupakan  objek  bangun  datar  yang  akan  dideteksi  oleh program.  Selain  itu  huruf  "a"  dan  huruf  "t"  merupakan parameter  yang  akan  dideteksi  oleh  program  untuk mengetahui paramter dari sebuah bangun datar seitiga. Angka "0"  sampai  "9"  merupakan  objek  angka  yang  digunakan untuk  perhitungan  luas  segitiga.  Dan  pada  dataset  bangun datar lainnya dibuat gambar bangun datarnya dan parameter huruf dan angka yang dibutuhkan.

## 2) Pelabelan Dataset
Proses pelabelan dilakukan dengan memberikan bounding box pada  tiap citra yang telah dikum- pulkan pada tahap 1, alat bantu pelabelan yang digunakan adalah roboflow.
Pelabelan pada Gambar 3 didapatkan gambar bangun datar segitiga  yang  merupakan  objek  bangun  datar  yang  akan dideteksi  oleh  program.  Selain  itu  huruf  "a"  dan  huruf  "t" merupakan  parameter  yang  akan  dideteksi  oleh  program untuk mengetahui paramter dari sebuah bangun datar persegi. Angka  "0"  sampai  "9"  merupakan  objek  angka  yang digunakan untuk perhitungan luas segitiga. Dan pada dataset bangun  datar  lainnya  dibuat  pelabelan  gambar  bangun datarnya dan parameter huruf dan angka yang dibutuhkan.
Gambar 2. Contoh gambar segitiga dan parameternya.
Gambar  3.  Proses  pelabelan  bangun  datar  segitiga  menggunakan roboflow .
Tabel 1.
Anotasi Bounding Box Untuk Setiap Kelas. Kelas Jumlah Anotasi = 2161 Lingkaran 851 t 647 r 630 a
605 s 522 Segitiga 495 p 404 Persegi 378 Persegi Panjang 371 Trapesium 371
l 376
b 337
0 261 1 299 2 299
3 299
4 299
5 299
6 299
7 299 8 299 9 296
Tabel 2. Konfigurasi YOLO v4-tiny. Jenis Konfigurasi Keterangan batch 64 subdivision 32 width 416 height 416 Max_batches 46000 Step 36800, 41400 classes 23 filters 84 scales
.1,.1

## 3) Preproses Dataset
Setelah  dilakukan  proses  pelabelan  pada  tahap  Training, output yang dihasilkan yaitu gambar yang memiliki bounding box, dan apabila di-export maka dataset hasil pelabelan terdiri dari  2  file  yaitu  file  citra  itu  sendiri  dan  juga  file  txt  yang berisi  koordinat  bounding  box  yang  ada  pada  suatu  citra tersebut.  Adapun  total  persebaran  anotasi  boun-  ding  box pada masing-masing kelas dapat dilihat pada Tabel 1.
Pada  tahap  pre-process,  citra  yang  telah  diberi  label selanjutnya diberikan sejumlah proses bounding box rotation agar  didapatkan  augmentasi  data  untuk  data  training  dan memperbanyak  jumlah  dataset,  selain  itu  dilakukan  resize sebesar  gambar  menjadi  ukuran  416  x  416  sesuai  dengan konfigurasi  pada  Table  2,  sehingga  hasilnya  seperti  pada Gambar 5.
Pada  Gambar  4  didapatkan  citra  bangun  datar  dan parameternya  yang  telah  diberikan  label,  selanjutnya  akan diberikan augmentasi bounding box rotation dan resize yang akan menghasilkan gambar seperti Gambar 5.

## 4) Training
Setelah  didapatkan  anotasi  dari  kelas-kelas  objek  yang dideteksi yang dilakukan pada tahap preproses, hasil anotasi tersebut  diteruskan  menuju  proses  training.  Proses  ini
bertujuan  untuk  melatih  komputer  dengan  cara  mengolah gambar dan anotasi yang telah dibuat sehingga terbentuk pola atau  karakteristik  dari  masing-masing  kelas  yang  akan menjadi  bahan  pertimbangan  komputer  dalam  mencapai sebuah keputusan atau prediksi.
Metode Yolov4-tiny digunakan dalam penelitian ini karena Yolov4-tiny  dirancang  berdasarkan  metode  Yolov4  untuk membuatnya  memiliki  kecepatan  deteksi  objek  yang  lebih cepat.  Proses  training  menggunakan  YOLOv4-tiny  sebagai load weight dengan konfigurasi seperti Tabel 2.

## 5) Testing dan Output
Proses  ini,  diawali  dengan  melakukan  pengujian  pada model (weight) hasil training yang telah didapatkan dengan menggunakan Testing dataset sehingga didapatkan nilai TP, FP,  dan  FN.  Setelah  itu,  pengujian  juga  dilakukan  dengan
Gambar 4. Sebelum rotasi bounding box .
Gambar 5. Gambar sebelum dan setelah proses bounding box rotation.
Gambar 6. Deteksi segitiga menggunakan tulisan orang lain.
Gambar 7. Deteksi lingkaran menggunakan tulisan orang lain.
Gambar 8. Deteksi persegi panjang menggunakan tulisan orang lain.
meng-input- kan gambar atau video baik video hasil rekaman maupun  real-time  video.  Kemudian  dilakukan  deteksi  dan klasifikasi tulisan tangan huruf, angka, dan bangun datar pada gambar  atau  video  yang  telah  di-input-kan  tersebut  dengan menggunakan  model  yang  telah  didapatkan  sebelumnya. Setelah itu, akan diperoleh dimensi dari objek yang dideteksi. Dengan ada dimensi objek yaitu tulisan tangan huruf, angka, dan  operator  aritmatika,  maka  output  dari  sistem  akan memberikan  bounding  box  pada  objek  yang  terdeteksi. Kemudian  label  juga  akan  diberikan  pada  bounding  box tersebut.
Lalu  bounding  box  akan  diurutkan  oleh  program,  yang mana apabila belum mencapai threshold tertentu tidak akan membuat  baris  yang  baru,  na-  mun  apabila  sudah  melebihi threshold  tertentu  akan  membuat  baris  yang  baru.  setelah dilakukan pengurutan, selanjutnya adalah mengambil angka untuk  dilakukan  proses  selanjutnya,  yaitu  perhitungan dengan  rumus  bangun  datar  yang  terdeteksi.  Rumus  yang digunakan  oleh  program  tergantung  dari  bangun  yang terdeteksi  pada  awal  pendeteksian.  Apabila  ada  salah  satu bangun datar, huruf, atau angka yang tidak terdeteksi, maka hasil  yang  dikeluarkan  adalah  teks  "ada  yang  tidak terdeteksi",  atau  "..."  apabila  bangun  datar  tidak  terdeteksi sama sekali.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini,  dipaparkan  hasil  pengujian  serta analisis  dari  desain  sistem  dan  implementasi.  Data  yang digunakan dalam pengujian diambil dari kamera handphone. Pengambilan  data  yang  digunakan  adalah  gambar  tulisan tangan  sendiri  dan  tulisan  orang  lain.  Dipaparkan  skenario pengujian  hasil  training,  pada  tahapan  skenario  pengujian terdapat 4 jenis pengujian yaitu:
Gambar  11.  Deteksi  persegi  dan  hasilnya  pada  pengambilan  gambar 40cm.
Gambar 12. Deteksi lingkaran dan hasilnya pada pengambilan gambar 40cm.
Gambar  13.  Deteksi  persegi  panjang  dan  hasilnya  pada  pengambilan gambar 40cm.
Gambar 9. Ddeteksi trapesium menggunakan tulisan orang lain.
Gambar  10.  Deteksi  segitiga  dan  hasilnya  pada  pengambilan  gambar 40cm.
1. Pengujian Menggunakan tulisan orang lain.
2. Pengujian  menggunakan  jarak  pengambilan  gambar yang berbeda.

## A. Pengujian menggunakan tulisan orang lain
Pada  tahap  pengujian  ini,  data  yang  digunakan  ada-  lah gambar  bangun  datar  beserta  parameternya  dari  tulisan tangan orang lain. Setelah itu dilakukan deteksi objek bangun datar beserta parameternya, dilanjutkan dengan perhitungan luas.  Pengujian  ini  bermaksud  untuk  melihat  seberapa berhasilnya  bila  model  yang  sudah  di  training  pada  tahap training di uji coba menggunakan tulisan tangan orang lain. berikut pada Gambar 6 sampai 9 adalah hasilnya.
Pada  Gambar  6  didapatkan  tidak  sepenuhnya  berhasil deteksi  daripada  gambar  bangun  datar  segitiga  beserta parameter  huruf  dan  angka,  yang  mengakibatkan  tidak berhasilnya perhitungan luas yang mana hasil dari gagalnya perhitungan  luas  diletakkan  pada  pojok  kiri  atas  window gambar dengan penjelasan "ada yang tidak terdeteksi".
Pada  Gambar  7  didapatkan  tidak  sepenuhnya  berhasil deteksi  daripada  gambar  bangun  datar  lingkaran  beserta parameter  huruf  dan  angka,  yang  mengakibatkan  tidak berhasilnya perhitungan luas yang mana hasil dari gagalnya
perhitungan  luas  diletakkan  pada  pojok  kiri  atas  window gambar dengan penjelasan "ada yang tidak terdeteksi".
Pada  Gambar  8  didapatkan  tidak  sepenuhnya  berhasil deteksi  daripada  gambar  bangun  datar  persegi  panjang beserta  parameter  huruf  dan  angka,  yang  mengakibatkan tidak  berhasilnya  perhitungan  luas  yang  mana  hasil  dari gagalnya  perhitungan  luas  diletakkan  pada  pojok  kiri  atas window gambar dengan penjelasan "...".
Pada  Gambar  9  didapatkan  tidak  sepenuhnya  berhasil deteksi  daripada  gambar  bangun  datar  trapesium  beserta parameter  huruf  dan  angka,  yang  mengakibatkan  tidak berhasilnya perhitungan luas yang mana hasil dari gagalnya perhitungan  luas  diletakkan  pada  pojok  kiri  atas  window gambar dengan penjelasan "...".
Gambar 17. Deteksi trapesium dan hasilnya pada pengambilan gambar 40cm.
Gambar  18.  Deteksi  segitiga  dan  hasilnya  pada  pengambilan  gambar
60cm. Gambar  14.  Deteksi  persegi  dan  hasilnya  pada  pengambilan  gambar 60cm.
Gambar 15. Deteksi lingkaran dan hasilnya pada pengambilan gambar 60cm.
Gambar  16.  Deteksi  persegi  panjang  dan  hasilnya  pada  pengambilan gambar 60cm.

## B. Pengujian menggunakan jarak pengambilan gambar yang berbeda
Pada pengujian menggunakan ukuran tulisan yang berbeda dilakukan pengujian menggunakan tulisan tangan si peneliti dengan jarak pengambilan gambar yang berbeda, setelah itu dilakukan deteksi objek bangun datar beserta parameternya, dilanjutkan  dengan  perhitungan  luas.  Pengujian  ini bermaksud  untuk  melihat  seberapa  berhasilnya  bila  model yang  sudah  di  training  pada  tahap  training  di  uji  coba menggunakan ukuran tulisan atau jarak pengambilan gambar yang  berbeda.  Jarak  yang  digunakan  dalam  pengujian  ini adalah:
1. Jarak pengambilan gambar 40cm.
2. Jarak pengambilan gambar 60cm.
3. Jarak pengambilan gambar 80cm.
1) Jarak Pengambilan Gambar 40cm
Pada Gambar 10 didapatkan berhasilnya deteksi daripada gambar  bangun  datar  segitiga  beserta  parameter  huruf  dan angka,  yang  mengakibatkan  berhasilnya  perhitungan  luas yang mana hasil dari perhitungan luas diletakkan pada pojok kiri atas window gambar.
Pada Gambar 11 didapatkan berhasilnya deteksi daripada gambar  bangun  datar  persegi  beserta  parameter  huruf  dan angka,  yang  mengakibatkan  berhasilnya  perhitungan  luas
Gambar 22. Deteksi trapesium dan hasilnya pada pengambilan gambar 60cm.
Gambar  23.  Deteksi  segitiga  dan  hasilnya  pada  pengambilan  gambar
80cm.
Gambar  24.  Deteksi  persegi  dan  hasilnya  pada  pengambilan  gambar 80cm.
Gambar 19. Lingkaran dan Hasilnya Pada Pengambilan Gambar 80cm.
Gambar  20.  Deteksi  persegi  panjang  dan  hasilnya  pada  pengambilan gambar 80cm.
Gambar 21. Deteksi trapesium dan hasilnya pada pengambilan gambar 80cm.
yang mana hasil dari perhitungan luas diletakkan pada pojok kiri atas window gambar.
Pada Gambar 12 didapatkan berhasilnya deteksi daripada gambar bangun datar lingkaran beserta parameter huruf dan angka,  yang  mengakibatkan  berhasilnya  perhitungan  luas yang mana hasil dari perhitungan luas diletakkan pada pojok kiri atas window gambar.
Pada Gambar 13 didapatkan berhasilnya deteksi daripada gambar bangun datar persegi panjang beserta parameter huruf dan angka, yang mengakibatkan berhasilnya perhitungan luas yang mana hasil dari perhitungan luas diletakkan pada pojok kiri atas window gambar.
Pada Gambar 14 didapatkan berhasilnya deteksi daripada gambar bangun datar trapesium beserta parameter huruf dan angka,  yang  mengakibatkan  berhasilnya  perhitungan  luas yang mana hasil dari perhitungan luas diletakkan pada pojok kiri atas window gambar.

## 2) Jarak Pengambilan Gambar 60 Cm
Pada Gambar 15 didapatkan berhasilnya deteksi daripada gambar  bangun  datar  segitiga  beserta  parameter  huruf  dan angka,  yang  mengakibatkan  berhasilnya  perhitungan  luas yang mana hasil dari perhitungan luas diletakkan pada pojok kiri atas window gambar.
Pada Gambar 16 didapatkan berhasilnya deteksi daripada gambar  bangun  datar  persegi  beserta  parameter  huruf  dan angka,  yang  mengakibatkan  berhasilnya  perhitungan  luas yang mana hasil dari perhitungan luas diletakkan pada pojok kiri atas window gambar.
Pada Gambar 17 didapatkan berhasilnya deteksi daripada gambar bangun datar lingkaran beserta parameter huruf dan angka,  yang  mengakibatkan  berhasilnya  perhitungan  luas yang mana hasil dari perhitungan luas diletakkan pada pojok kiri atas window gambar.
Pada Gambar 18 didapatkan berhasilnya deteksi daripada gambar bangun datar persegi panjang beserta parameter huruf dan angka, yang mengakibatkan berhasilnya perhitungan luas yang mana hasil dari perhitungan luas diletakkan pada pojok kiri atas window gambar.
Pada Gambar 19 didapatkan berhasilnya deteksi daripada gambar bangun datar trapesium beserta parameter huruf dan angka,  yang  mengakibatkan  berhasilnya  perhitungan  luas yang mana hasil dari perhitungan luas diletakkan pada pojok kiri atas window gambar.

## 3) Jarak Pengambilan Gambar 80 Cm
Pada Gambar 20 didapatkan berhasilnya deteksi daripada gambar  bangun  datar  segitiga  beserta  parameter  huruf  dan angka,  yang  mengakibatkan  berhasilnya  perhitungan  luas yang mana hasil dari perhitungan luas diletakkan pada pojok kiri atas window gambar.
Pada  Gambar  21  didapatkan  tidak  berhasil  sepenuhnya deteksi  daripada  gambar  bangun  datar  persegi  beserta parameter  huruf  dan  angka,  yang  mengakibatkan  tidak berhasilnya perhitungan luas yang mana  akan  memberrikan pesan kesalahan "ada yang tidak terdeteksi".
Pada Gambar 22 didapatkan berhasilnya deteksi daripada gambar bangun datar lingkaran beserta parameter huruf dan angka, yang mengakibatkan berhasilnya perhitungan luas
yang mana hasil dari perhitungan luas diletakkan pada pojok kiri atas window gambar.
Pada  Gambar  23  didapatkan  tidak  berhasil  sepenuhnya deteksi  daripada  gambar  bangun  datar  persegi  panjang beserta  parameter  huruf  dan  angka,  yang  mengakibatkan tidak  berhasilnya  perhitungan  luas  yang  mana  akan memberikan pesan kesalahan "ada yang tidak terdeteksi".
Pada  Gambar  24  didapatkan  tidak  berhasil  sepenuhnya deteksi  daripada  gambar  bangun  datar  trapesium  beserta parameter  huruf  dan  angka,  yang  mengakibatkan  tidak berhasilnya  perhitungan  luas  yang  mana  akan  memberikan pesan kesalahan "ada yang tidak terdeteksi"

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan,  dapat ditarik beberapa kesimpulan sebagai berikut: (1) Pendeteksian bangun datar beserta parameter huruf dan angka pada  tulisan  sendiri  untuk  beberapa  bangun  datar  yang berhasil  akan  memberikan  hasil  perhitungan  luas  dengan benar. (2) Pendeteksian bangun datar beserta parameter huruf dan angka pada tulisan sendiri untuk beberapa bangun datar masih  kurang  berhasil,  dan  perhitungan  yang  dihasilkan menjadi tidak didapatkan. (3)  Pendeteksian  bangun  datar beserta  parameter  huruf  dan  angka  pada  tulisan  orang  lain untuk  semua  bangun  datar  masih  kurang  berhasil,  dan perhitungan  yang  dihasilkan  menjadi  tidak  didapatkan.  (4) Pendeteksian bangun datar beserta parameter huruf dan angka pada  tulisan  orang  lain  untuk  semua  bangun  bahkan  tidak terdeteksi  bangun  datarnya,  mengakibatkan  hasil  menjadi "...". (5) Pendeteksian bangun datar beserta parameter huruf dan angka untuk semua bangun pada jarak yang berbeda akan berpengaruh pada hasil yang dilekuarkan. semakin jauh jarak maka  akurasi  akan  semakin  menurun.  (6)  Jarak  minimum agar pendeteksian bangun datar beserta parameter huruf dan angka  berhasil  didapatkan  pada  jarak  pengambilan  gambar 40cm dan maksimum 60cm.

## VI. SARAN
Untuk  pengembangan  lebih  lanjut  pada  penelitian  tugas akhir  ini,  terdapat  beberapa  beberapa  saran  yang  dapat dilakukan, antara lain: (1)  anotasi  untuk  objek  yang  belum terdeteksi perlu ditambahkan. (2)  dataset tulisan orang lain dibutuhkan  agar  meng-  gunakan  tulisan  orang  lain  dapat dideteksi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M.  J.  Lant  Carol  Leand  Lawson, Interactive  Whiteboard  Use  and Student Engagement , vol. 1. Orrell, Janice; Publishing Higher Degree Research; 33-42; SensePublishers : Rotterdam, 2016.
[2]  S. J. Jelyani, A. Janfaza, and A. Soori, “Integration of smart boards in EFL  classrooms,” International  Journal  of  Education  and  Literacy Studies , vol. 2, no. 2, pp. 20–23, Jun. 2014, doi: 10.7575/aiac.ijels.v.2n.2p.20.
[3]  Venkatesan. B*, Sudharsan. T, Sugitha. S, Sumithaa. S, and Swarga. S.R, “2D cam capture: an optimal real-time dimension measurement system,” International Journal of Recent Technology and Engineering (IJRTE) ,  vol.  8,  no.  4,  pp.  10856–10862,  Nov.  2019,  doi: 10.35940/ijrte.D4381.118419.