Copyright Author 2023 IB Putra Manuaba 1 , Komang Ayu Triana Indah 2 Karya ini berlisensi di bawah Creative Commons Attribution 4.0 (CC BY 4.0)

## Perbaikan Deteksi Objek Metode Findcontour Menggunakan Logika Fuzzy untuk Mendeteksi Objek Aksara Bali pada Daun Lontar
IB Putra Manuaba 1 ,
Komang Ayu Triana Indah 2
1,2 Politeknik Negeri Bali, Indonesia Kampus Bukit, Jimbaran, South Kuta, Badung Regency, Bali 80364
Email : manuaba.putra@gmail.com , triana_indah@pnb.ac.id
Manuaba,  I.  P.,  &  Indah,  K.  A.  T.  Perbaikan  Deteksi  Objek  Metode  Findcontour Menggunakan  Logika  Fuzzy  untuk  Mendeteksi  Objek  Aksara  Bali  pada  Daun Lontar. Technomedia Journal , 7 (3), 314–322.
https://doi.org/10.33050/tmj.v7i3.1927

## ABSTRACT
Fungsi findcontour OpenCV dapat digunakan sebagai sebuah metode untuk deteksi objek aksara Bali. Percobaan mendeteksi aksara bali menggunakan fungsi ini mampu mendeteksi seluruh objek yang ada di atas media daun lontar. Objek yang telah terdeteksi adalah objek aksara dan objek bukan  aksara.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memperbaiki  metode  pendeteksian  dengan  fungsi findcontour dengan menambahkan algoritma fuzzy, untuk memisahkan objek aksara bali dengan objek  bukan  aksara  bali.  Data  pada  penelitian  ini  berupa  aksara  bali  yang  ditulis  pada  daun lontar.  Naskah  Bali  yang  digunakan  sebagai  data  dalam  penelitian  adalah  naskah  baru  yang sengaja  ditulis  untuk  kebutuhan  penelitian.  Implementasi  Logika  fuzzy  pada  penelitian  ini digunakan untuk menentukan objek yang telah terdeteksi termasuk objek aksara atau bukan. Hasil terlihat dari objek  yang terdeteksi, logika fuzzy mampu menghilangkan 400  – 5000 objek yang tidak  di  perlukan.  Sedangkan  dari  sisi  waktu  proses  filtering  dengan  logika  fuzzy  memberikan dampak pada proses ROI menjadi lebih cepat dengan rerata waktu kurang dari 1 detik.
Kata Kunci : Fuzzy, Findcontour, Object detection, OpenCV

## ABSTRACT
The OpenCV findcontour function can be used as a method for detecting Balinese script objects. The experiment of detecting the Balinese script using this function is able to detect all objects that are on the lontar leaf media. Objects that have been detected are object characters and objects that  are  not  characters.  This  study  aims  to  improve  the  etection  method  with  the  findcontour function  by  adding  a  fuzzy  algorithm,  to  separate  Balinese  script  objects  from  non-Balinese objects.  The  data  in  this  study  are  in  the  form  of  Balinese  script  written  on  palm  leaves.  The Balinese manuscript used as data in the research is a new manuscript that was deliberately written for research needs. The implementation of fuzzy logic in this study is used to determine if the object that has been detected is a literal object or not. Visible results from detected objects, fuzzy logic is able to eliminate 400 - 5000 objects that are not needed. Meanwhile, in terms of processing time, filtering with fuzzy logic has an impact on the ROI process to be faster with an average time of less than 1 second.
Keywoard : , Fuzzy, Findcontour  Object detection, OpenCV

## PENDAHULUAN
Findcontour sebagai sebuah fungsi yang dikembangkan oleh OpenCV merupakan fungsi yang dapat digunakan untuk mendeteksi sebuah objek [1]. Fungsi ini dapat dikembangkan menjadi sebuah metode untuk mendeteksi objek aksara Bali [2]. Objek ini merupakan sebuah objek yang ditulis pada media daun lontar atau disebut dengan naskah lontar Bali . Metode pendeteksian objek menggunakan fungsi findcontour mampu mendeteksi seluruh objek yang ada di atas daun lontar. Objek-objek itu adalah objek aksara Bali dan objek kotoran [3]. Objek aksara Bali adalah tulisan aksara bali yang di ukir di atas daun lontar, sedangkan objek kotoran dapat berupa noda atau bagian dari gambar latar lontar [4]. Kemampuan fungsi yang dikembangkan OpenCV memiliki kualitas dan  fungsi  baik,  library  ini  umum  digunakan  untuk  mendeteksi  objek  seperti  dalam  penelitian, melakukan rekognisi seperti contoh pada penelitian, dan sering digunakan untuk mengembangkan aplikasi  IoT  [5].  Penelitian  ini  memiliki  fokus  penelitian  pada  pendeteksian  objek  aksara  bali dengan menggunakan dua fungsi dari OpenCV [6]. Fungsi tersebut adalah fungsi findcontour dan fungsi Region of Interest [7].
Fincontour digunakan untuk mendeteksi dan menandai objek. Setelah objek hasil deteksi diberikan tanda oleh fungsi ini, selanjutnya fungsi ROI dipanggil untuk memisahkan objek yang telah  ditandai  dengan  background  [8].  Secara  umum  fungsi  findcontour  telah  menyelesaikan permasalahan deteksi objek di atas daun lontar [9]. Penelitian ini menggunakan data berupa foto daun lontar yang telah diukir aksara Bali. Keberhasilan dari metode ini dilihat dari keberhasilan dan akurasi dalam mendeteksi aksara Bali [10]. Hasil yang diharapkan dari penelitian ini adalah memperkecil terjadinya kesalahan deteksi objek dan mengoptimalkan akurasi deteksi objek aksara Bali [11].

## PERMASALAHAN
Permasalahan pada penelitian ini baru muncul, karena fungsi ini tidak mampu membedakan objek aksara  dan  bukan  objek  aksara.  Sedangkan  tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah  mendeteksi objek aksara Bali. Logika fuzzy dapat digunakan untuk memperbaiki hasil deteksi objek. Logika ini dipilih karena telah teruji dan dapat digunakan untuk memperbaiki metode utama, seperti pada penelitian A, metode fuzzy mampu memperbaiki hasil dari metode utama[12].

## METODE PENELITIAN

## A. Sumber Data
Sumber data yang digunakan pada penelitian ini berupa aksara Bali yang ditulis pada sebuah daun lontar. Data dibuat kembali dengan tujuan untuk kebutuhan penelitian. Naskah di salin dari media gambar ke sebuah media lontar [13]. Proses penulisan aksara Bali di atas daun lontar dilakukan diantar tahun 2021 sampai dengan 2022. Naskah yang telah di salin ke dalam media daun lontar kemudian di photo, ukuran photo disesuaikan untuk kebutuhan input data aplikasi deteksi objek yang dikembangkan dalam penelitian ini [14].

## B. Algoritma Fuzzy
Logika fuzzy digunakan untuk membantu proses deteksi objek Aksara Bali yang dilakukan oleh fungsi fincontour [15]. Fungsi ini mampu mendeteksi objek yang terukir di atas daun lontar, namun belum  bisa  membedakan  objek  aksara  Bali  dan  bukan  objek  aksara  Bali  dengan  baik  [16]. Beberapa  penelitian  menghasilkan  bahwa  fuzzy  meng-improve  akurasi,  penelitian  lain menjelaskan bahwa model fuzzy dapat melakukan improve akurasi dan efisiensi diagnosis [17]. Sedangkan pada penelitian menjelaskan bahwa fuzzy memiliki akurasi yang tinggi dan memiliki performa  yang  efektif  untuk  algoritma  klasifikasi.  Berdasarkan  keunggulan  dari  logika  fuzzy, logika  ini  sering  digunakan  membantu  metode  utama  sehingga  mendapatkan  hasil  yang  lebih optimal.  Logika  ini  umum  disertakan  untuk  membantu  metode  utama  dalam  proses  klasifikasi, proses deteksi, dan melakukan prediksi [18].
Logika fuzzy digunakan untuk membedakan objek hasil deteksi fungsi findcontour. Seluruh objek yang berhasil terdeteksi memiliki parameter luas, lebar dan tinggi [18]. Parameter hasil ini akan digunakan sebagai parameter pada proses klasifikasi objek aksara atau objek bukan aksara [19].

## C. Fungsi Findcontour
Library openCV dapat digunakan untuk berbagai tujuan salah satunya adalah untuk melakukan deteksi objek [20]. Beberapa bentuk penerapan library ini untuk deteksi dengan hasil bahwa library opencv sangat membantu dalam proses pendeteksian objek. Fungsi yang dapat digunakan untuk mendeteksi  objek  adalah  fungsi findcontou [18].  Fungsi  ini  membentuk  kurva  yang  saling terhubung antar satu titik dengan titik lainnya, yang tersambung sepanjang tepi [21].
Fungsi findcontour juga dimanfaatkan dalam proses movement tracking proses movement tracking menjadi lebih predictable, reliable, precise, and accurate . Selain proses itu fungsi findcontour juga banyak  dimanfaatkan  untuk  melakukan  proses  rekognisi  [22].  Fungsi  findcontour  di  gunakan untuk  mendeteksi  objek  yang  muncul  di  atas  daun  lontar.  Sebelum  melakukan  proses  deteksi
sumber  gambar  di  transformasi  terlebih  dahulu  menjadi  graysclae  dengan  threshold  yang  telah ditentukan [23].

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk mengoptimalkan proses deteksi objek aksara Bali, dengan  menambahkan  logika  fuzzy  di  dalam  proses  deteksi  objeknya.  Secara  sederhana  proses deteksi objek yang dilakukan terlihat pada gambar di bawah.
Gambar 1 . Deteksi objek aksara bali menggunakan logika fuzzy dan fungsi findcontour().
Tahapan  untuk  mendeteksi  objek  adalah  image  processing,  deteksi  objek  dengan  fungsi findcontour, dan langkah terakhir adalah proses filter objek yang telah terdeteksi dengan logika fuzzy [24]. Langkah pertama adalah image processing dengan melakukan threshold pada gambar input, image enhancement juga dilakukan pada proses ini untuk meningkatkan kualitas citra [25]. Tahap selanjutnya adalah pendeteksian objek, langkah ini mendeteksi seluruh objek yang ada di atas daun lontar seperti objek aksara bali dan objek bukan aksara bali (objek jenis ini berupa object kotor yang bersumber dari daun lontar atau proses penulisan manuskrip). Hasil dari proses deteksi objek terlihat pada gambar di bawah [26].
Gambar 2 . Hasil proses deteksi objek dengan menggunakan fungsi findcontour() dalam metode deteksi
Langkah terakhir dari proses deteksi objek aksara Bali adalah proses filtering objek menggunakan logika fuzzy [27]. Seluruh objek yang telah terdeteksi kemudian dipisahkan menjadi objek aksara Bali dan objek bukan aksara Bali (objek ini adalah objek yang tidak digunakan dalam penulisan lontar  aksara  Bali).  Proses  filtering  dengan  fuzzy  menggunakan  dua  buah  parameter  utama, parameter  luas  area  dari  objek  dan  parameter  lebar  objek.  Kedua  parameter  tersebut  kemudian diberikan rentang nilai [28]. Rentang nilai fungsi keanggotaan area adalah tidak luas, sedang dan luas. Setiap fungsi keanggotaan memiliki rentang nilai, yang dinyatakan sebagai area yang tidak luas berada pada rentang 0 – 300, fungsi keanggotaan sedang berada pada rentang 200-500, dan luas  berada  pada  rentang  nilai  di  atas  450.  Fungsi  keanggotaan  area  ditunjukkan  pada  gambar membership function area.
(a) Membership function Area
(a) Membership function width
Gambar 3. (a) and (b) Membership function object detection balinese script
Proses  defuzzyfikasi  menggunakan  model  Mamdani  dengan  menerapkan  metode  centroid. Perbedaan  terlihat  jelas  dari  hasil  yang  dimunculkan  dari  proses  deteksi  objek.  Gambar  1 memperlihatkan hasil proses deteksi objek hanya dengan menggunakan fungsi findcontour
0 0.5 1 1.5 Area Small Medium Large 0 0.5 1 1.5 0 100 200 300 Width Short Medium Long
Gambar 4. Hasil proses pemilihan objek deteksi menggunakan Logika fuzzy
Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  sepuluh  gambar  naskah  lontar  yang  berbeda . Enam lontar merupakan lontar yang ditulis menggunakan media lontar baru penulisan dilakukan dengan menggunakan pensil dan pisau untuk mengukir [29]. Empat lontar lainnya menggunakan lontar lama yang langsung di ukir dengan pisau tanpa penulisan pensil sebelum proses mengukir aksara di atas daun lontar. Hasil dari proses dapat dilihat pada tabel pengujian di bawah.
Tabel 1. hasil pengujian deteksi objek aksara Bali menggunakan fuzzy dan findcontour
Findcontour Method Fuzzy Findcontour Method Image Source Total Object Time Detect Time ROI Total Object Time Detect Time ROI Image-1 5807 0,97 90,0 63 1,62  0.1 Image-2 5382 1,27 84,25 48 1,04  0.81 Image-3 2764 0,58 43,31 50 1,04  0.81 Image-4 2956 0,82 46,26 51 1,28  0.84 Image-5 6781 1,08 106,41 16 1,71  0.31 Image-6 6983 1,03 109,82 24 1,67  0.47 Image-7 old 897 0,5 14,05 48 0,89  0.78 Image-8 old 901 0,41 14,14 38 0,8  0.63 Image-9 old 1065 0,46 16,72 41 0,84  0.67 Image-10 old 1243 0,47 19,50 27 0,85  0.46
Hasil  dari  pengujian  dapat  dilihat  bahwa  Image-1  sampai  dengan  image-6  menghasilkan  objek yang banyak, sedangkan Image-7 sampai dengan image-10 menghasilkan objek yang lebih sedikit. Berdasarkan  perbandingan  hasil  ini  proses  penulisan  memberikan  pengaruh  yang  signifikan terhadap  hasil  deteksi  objek.  Dari  waktu  deteksi  terlihat  bahwa  waktu  untuk  proses  filtering
menggunakan fuzzy berada pada rentang nilai 0,8 – 1,62 detik, waktu ini sangat dipengaruhi oleh proses  deteksi  objek  menggunakan  fungsi  findcontour.  Hasil  yang  berbeda  terlihat  pada  waktu proses  ROI,  waktu  yang  digunakan  untuk  proses  ROI  pada  objek  yang  telah  diproses  filtering dengan logika fuzzy jauh lebih cepat dibandingkan dengan proses deteksi objek findcontour [30].

## KESIMPULAN
Proses filtering objek menggunakan logika fuzzy memberikan dampak yang signifikan pada proses deteksi objek aksara Bali. Berdasarkan hasil dari penelitian yang dilakukan penambahan logika fuzzy di dalam proses deteksi objek memberikan pengaruh pada hasil yang lebih spesifik, dengan menghilangkan banyak objek yang tidak dibutuhkan. Proses filtering dengan logika fuzzy tidak hanya memperjelas hasil dari proses deteksi objek, namun proses ini juga dapat menghemat waktu dalam  proses  pemisahan  objek  hasil  deteksi  dengan  background.  Dari  penelitian  yang  telah dilakukan  untuk  mendeteksi  objek  aksara  Bali  dengan  akurat,  penting  untuk  diperhatikan  data input, sebagian besar objek bukan aksara yang terdeteksi bersumber dari teknik penulisan aksara pada media daun lontar. Teknik pengukiran langsung pada daun lontar, tanpa di dahului dengan penulisan  menggunakan  pensil  memiliki  hasil  yang  lebih  baik  pada  proses  deteksi  objek findcontour.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D. Syrlybayev, N. Nauryz, A. Seisekulova, K. Yerzhanov, and M. H. Ali, “Smart Door for COVID Restricted Areas,” Procedia Comput Sci , vol. 201, pp. 478–486, 2022.
[2] S.  Saravanan,  A.  Jayanthiladevi,  and  M.  Geetha,  “Fuzzy-Ant  Colony  based  Routing  on Road  Networks,” Aptikom  Journal  on  Computer  Science  and  Information  Technologies , vol. 1, no. 1, pp. 33–40, 2016.
[3] I.  Khamassi,  M.  Sayed-Mouchaweh,  M.  Hammami,  and  K.  Ghédira,  “Discussion  and review on evolving data streams and concept drift adapting,” Evolving systems , vol. 9, no. 1, pp. 1–23, 2018.
[4] R. R. Panda and N. K. Nagwani, “Classification and intuitionistic fuzzy set based software bug  triaging  techniques,” Journal  of  King  Saud  University-Computer  and  Information Sciences , 2022.
[5] R. A. Nadafa, S. M. Hatturea, V. M. Bonala, and S. P. Naikb, “Home security against human intrusion using Raspberry Pi,” Procedia Comput Sci , vol. 167, pp. 1811–1820, 2020.
[6] M. K. Sharma, N. Dhiman, V. N. Mishra, L. N. Mishra, A. Dhaka, and D. Koundal, “Post- symptomatic  detection  of  COVID-2019  grade  based  mediative  fuzzy  projection,” Computers and Electrical Engineering , vol. 101, p. 108028, 2022.
[7] A. Pantanowitz, K. Kim, C. Chewins, I. N. K. Tollman, and D. M. Rubin, “Addressing the eye fixation problem in gaze  tracking for human computer  interface using the vestibulo- ocular reflex,” Inform Med Unlocked , vol. 21, p. 100488, 2020.
[8] A. A. Nugraha and U. Budiyanto, “Adaptive E-Learning System Berbasis Vark Learning Style  dengan  Klasifikasi  Materi  Pembelajaran  Menggunakan  K-NN  (K-Nearest Neighbor),” Technomedia Journal , vol. 7, no. 2 October, pp. 248–261, 2022.
[9] H. T. Sukmana, “Prototyping ITSDI Journal Center Menggunakan Tools Invision Untuk Mewujudkan  Creative  Innovation  Soft  Skill  Di  Era  Industri  4.0,” ADI  Bisnis  Digital Interdisiplin Jurnal , vol. 1, no. 1, pp. 56–69, 2020.
[10]  P. A. Sunarya, Q. Aini, A. S. Bein, and P. Nursaputri, “The Implementation Of Viewboard Of The Head Of Department As A Media For Student Information Is Worth Doing Final Research,” ITSDI Journal Edition Vol. 1 No. 1 October 2019 , p. 18, 2019.
[11]  T.  Hariguna,  Y.  Durachman,  M.  Yusup,  and  S.  Millah,  “Blockchain  Technology Transformation in Advancing Future Change,” Blockchain Frontier Technology , vol. 1, no. 01, pp. 13–20, 2021.
[12]  P.  Rosyani  and  S.  Saprudin,  “Deteksi  Citra  Bunga  Menggunakan  Analisis  Segmentasi Fuzzy  C-Means  dan  Otsu  Threshold,” MATRIK:  Jurnal  Manajemen,  Teknik  Informatika dan Rekayasa Komputer , pp. 27–34, 2020.
[13]  P.  Manuaba  and  K.  A.  T.  Indah,  “The  object  detection  system  of  balinese  script  on traditional  Balinese  manuscript  with  findcontours  method,” Matrix:  Jurnal  Manajemen Teknologi dan Informatika , vol. 11, no. 3, pp. 177–184, 2021.
[14]  A. Muliawan, T. Badriyah, and I. Syarif, “Membangun Sistem Rekomendasi Hotel dengan Content  Based  Filtering  Menggunakan  K-Nearest  Neighbor  dan  Haversine  Formula,” Technomedia Journal , vol. 7, no. 2 October, pp. 231–247, 2022.
[15]  E.  Dolan,  S.  Kosasi,  and  S.  N.  Sari,  “Implementation  of  Competence-Based  Human Resources Management in the Digital Era,” Startupreneur Bisnis Digital (SABDA Journal) , vol. 1, no. 2, pp. 167–175, 2022.
[16]  U.  Rahardja  and  T.  Triyono,  “Model  Scheduling  Optimization  Workforce  Management Marketing,” Aptisi Transactions On Management , vol. 4, no. 2, pp. 92–100, 2020.
[17]  K.  Baran,  “Stress  detection  and  monitoring  based  on  low-cost  mobile  thermography,” Procedia Comput Sci , vol. 192, pp. 1102–1110, 2021.
[18]  L. Song et al. , “A deep fuzzy model for diagnosis of COVID-19 from CT images,” Appl Soft Comput , vol. 122, p. 108883, 2022.
[19]  N. K. Purnamawati, A. M. Adiandari, N. D. A. Amrita, and L. P. V. I. Perdanawati, “The Effect  Of  Entrepreneurship  Education  And  Family  Environment  On  Interests Entrepreneurship In Student Of The Faculty Of Economics, University Of Ngurah Rai In
Denpasar,” ADI  Journal on Recent Innovation (AJRI) , vol. 1, no. 2 Maret, pp. 158–166, 2020.
[20]  A. Williams, C. S. Bangun, and Y. Shino, “The Urgency of Digital Literacy in Indonesia on COVID-19 pandemic,” Startupreneur Bisnis Digital (SABDA Journal) , vol. 1, no. 2, pp. 183–190, 2022.
[21]  A. M. Shiddiqi, R. M. Ijtihadie, T. Ahmad, W. Wibisono, R. Anggoro, and B. J. Santoso, “Penggunaan  Internet  dan  Teknologi  IoT  untuk  Meningkatkan  Kualitas  Pendidikan,” Sewagati , vol. 4, no. 3, pp. 235–240, 2021.
[22]  U.  Rahardja,  “Social  Media  Analysis  as  a  Marketing  Strategy  in  Online  Marketing Business,” Startupreneur Bisnis Digital (SABDA Journal) , vol. 1, no. 2, pp. 176–182, 2022.
[23]  D. P. Lazirkha, J. Hom, and V. Melinda, “Quality Analysis Of Digital Business Services In Improving Customer Satisfaction,” Startupreneur Bisnis Digital (SABDA Journal) , vol. 1, no. 2, pp. 156–166, 2022.
[24]  A.  Shannon et  al. ,  “Generalized  net  model  with  intuitionistic  fuzzy  estimations  of  the process of obtaining of scientific titles and degrees,” Notes on Intuitionistic Fuzzy Sets , vol. 11, pp. 95–114, 2005.
[25]  H. S. Firmansyah, S. H. Supangkat, A. A. Arman, and P. J. Giabbanelli, “Identifying the components  and interrelationships of smart cities  in Indonesia: Supporting policymaking via fuzzy cognitive systems,” IEEE Access , vol. 7, pp. 46136–46151, 2019.
[26]  K. B. Rii, “Digital Ilearning Chain Scheme in Education Blockchain Based,” Aptisi Trans. Technopreneursh , vol. 4, no. 2, pp. 174–183, 2022.
[27]  A. K. Rajagopalan and C. K. Shyamala, “A lightweight inter-zonal authentication protocol for moving objects in low powered RF systems,” Journal of Intelligent & Fuzzy Systems , vol. 36, no. 3, pp. 2345–2354, 2019.
[28]  H.  Nusantoro,  P.  A.  Sunarya,  N.  P.  L.  Santoso,  and  S.  Maulana,  “Generation  Smart Education  Learning  Process  of  Blockchain-Based  in  Universities,” Blockchain  Frontier Technology , vol. 1, no. 01, pp. 21–34, 2021.
[29]  U.  Rahardja,  Q.  Aini,  and  S.  Maulana,  “Blockchain  innovation:  Current  and  future viewpoints for the travel industry,” IAIC Transactions on Sustainable Digital Innovation (ITSDI) , vol. 3, no. 1, pp. 8–17, 2021.
[30]  E. Lughofer, P. Zorn, and E. Marth, “Transfer learning of fuzzy classifiers for optimized joint representation of simulated and measured data in anomaly detection of motor phase currents,” Appl Soft Comput , p. 109013, 2022.