## Identifikasi Jenis Font Menggunakan Metode

## Genetic Modified K-Nearest Neighbor
Yusup Miftahuddin 1 , Sofia Umaroh 2 , Agistya Anugrah Dwiutama 3 1,3 Informatika, Institut Teknologi Nasional Bandung
2 Sistem Informasi, Institut Teknologi Nasional Bandung Email: yusufm@itenas.ac.id 3 , sofia.umaroh@itenas.ac.id 2 , agistyaanugrah@gmail.com 3
Received 24 July 2020 | Revised 26 August 2020 | Accepted 31 August 2020

## ABSTRAK
Font adalah kumpulan karakter lengkap yang memiliki ukuran dan gaya. Saat melihat desain atau aplikasi, desainer grafis dan pengembang front-end terinspirasi untuk menggunakan font yang sama. Namun font telah  menjadi  gambar  atau  aplikasi  dan  sulit  untuk  mengetahui  jenis  font  yang  digunakan.  Genetic Modified K-Nearest Neighbor (GMKNN) merupakan metode gabungan dari Modified K-Nearest Neighbor (MKNN) dan Genetic Algorithm (GA) untuk menentukan k Optimal. Dalam penelitian ini, sebuah sistem akan dirancang untuk mengenali jenis font sans-serif menggunakan metode Genetic Modified K-Nearest Neighbor  (GMKNN)  untuk  mengukur  akurasi  dan  waktu  komputasi.  Kinerja  sistem  dalam  proses mengidentifikasi jenis font mendapat nilai presisi rata-rata 74,6%. Nilai akurasi adalah 72,2% dan nilai recall  72%.  Dari  hasil  presisi  dan  recall  yang  diperoleh  nilai  f-measure  sebesar  72,2%    dan  rata-rata waktu komputasi untuk satu karakter diperoleh adalah 945,04190395673 detik
Kata kunci : Pengolahan Citra Digital, Identifikasi Font, Pengenalan Pola dan GMKNN

## ABSTRACT
Fonts  is  a  complete  collection  of  characters  that  have  size  and  style.  When  looking  at  a  design  or  an application, graphic designers and front-end developers are inspired to use the same font. Unfortunately, the font has become an image or an application so it is difficult to identify the font types. Genetic Modified K-Nearest Neighbor (GMKNN) is a hybrid method of Modified K-Nearest Neighbor (MKNN) and Genetic Algorithm  (GA)  to  determine  optimal  k,  it  also  reduces  the  complexity  of  MKNN  and  improves  the classification  accuracy.  In  this  research,  a  system  is  designed  to  recognize  font  sans-serif  types  using GMKNN method to measure accuracy and time computation. The performance of the system in the process of identifying font types gets an average precision value of 74.6%. The recall and accuracy values are 72% and  72,2%,  respectively.  Based  on  the  results  of  precision  and  recall  obtained,  the  system  gets  an  f- measured value of 72.2% and time obtained for one character is 945,04190395673 seconds.
Keywords : Image Proccesing, Font Identify, Pattern Recognition, and GMKNN

## Yusup Miftahuddin, Sofia Umaroh dan Agistya Anugrah Dwiutama

## 1. PENDAHULUAN
Font adalah sebuah kumpulan karakter lengkap yang mempunyai ukuran dan gaya. Sedangkan dalam komputer, font merupakan file data  elektronik  yang  mengandung  sebuah  kumpulan  dari  elemen penulisan ( glyph ), karakter-karakter dan simbol-simbol [1]. Sebagian besar jenis font yang digunakan dalam pencetakan dan user interface milik dua gaya font yaitu serif dan sans-serif [2]. Font ini dipilih karena kedua jenis font banyak digunakan pada website dan merupakan jenis font standar dari banyak developer website yang paling populer.
Ketika melihat sebuah desain hasil karya atau aplikasi orang lain, para graphic designer dan frontend developer terinspirasi untuk membuat hal yang sama, atau menggunakan font yang sama. Namun font tersebut sudah menjadi gambar atau sebuah aplikasi yang sulit untuk diketahui jenis dari font tersebut.
Pada  penelitian  sebelumnya  dilakukan  modifikasi  metode K-Nearest  Neighbor (KNN)  untuk menentukan k optimal  pada  tahap  pengklasifikasian  dengan  cara  menambahkan  algoritma Genetic Algorithm (GA)  dengan  hasil  menunjukkan  bahwa  metode  yang  digunakan  tidak  hanya  mengurangi kompleksitas K-Nearest  Neighbor (KNN),  tetapi  juga  meningkatkan  akurasi  klasifikasi  [3].  Pada penelitian  lainnya  dilakukan  modifikasi  metode Modified  K-Nearest  Neighbor (MKNN)  untuk menentukan k Optimal  pada  tahap  pengklasifikasian  dengan  cara  menambahkan  algoritma Genetic Algorithm (GA), keunggulan dari metode GMKNN tidak perlu mencoba nilai K satu-persatu tetapi nilai k di dapatkan secara otomatis [4].
Penelitian  lainnya  dalam  melakukan  identifikasi  jenis font ,  menggunakan  metode Support  Vector Machine (SVM)  dan K-Nearest  Neighbor (KNN)  dengan  menghasilkan  tingkat  akurasi    80%  untuk Support  Vector  Machine (SVM)    dan  75,5%  untuk K-Nearest  Neighbor (KNN)  [5].  Berdasarkan penelitian-penelitian  tersebut,  parameter  yang  tidak  diuji  adalah  parameter  waktu  komputasi.  Pada penelitian  ini,  metode Genetic  Modified  K-Nearest  Neighbor (GMKNN)  diterapkan  dalam mengidentifikasi  jenis font  sans-serif dalam  bahasa  latin  yang  berbentuk  citra  yang  bertujuan  untuk mengukur akurasi dan waktu komputasi. Pengukuran waktu komputasi diuji dengan beberapa skema yaitu panjang  karakter dan jumlah data latih.

## 2. METODOLOGI

## 2.1 Greyscaling
Citra grayscale adalah citra yang memiliki dua warna yaitu hitam sebagai warna minimal (0) dan warna putih (255), sehingga berwarna keabu-abu [6]. Proses grayscaling mengubah citra berwarna menjadi keabuan dengan cara mengurangi dimensi yang dimiliki oleh citra, dengan melakukan pemetaan citra tiga kanal warna yaitu RGB menjadi hanya satu kanal warna yaitu warna keabuan [7]. Terdapat berbagai cara dalam melakukan proses grayscaling, di antaranya adalah menggunakan Persamaan 1.
𝐺𝑟𝑎𝑦𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒  =  0.21 ∗ R  +  0.72 ∗ G +  0.0 ∗ B (1)
Dimana, nilai R (Red) adalah nilai piksel berwarna merah, G (Green) adalah nilai piksel berwarna hijau, dan B (Blue) adalah nilai pikel berwarna biru.

## 2.1 Low Pass Filtering
Low Pass Filter adalah suatu filter yang digunakan untuk menyeleksi nilai piksel dari citra. Filter ini mempunyai sifat menghilangkan yang berfrekuensi tinggi dan meloloskan yang berfrekuensi rendah [8]. Pada penelitian ini kernel yang dipakai merupakan kernel dari low pass filter pada Persamaan 2.

## Identifikasi Jenis Font Menggunakan Metode Genetic Modified K-Nearest Neighbor
𝐾 =
[
1 9 ⁄ 1 9 ⁄ 1 9 ⁄ 1 9 ⁄ 1 9 ⁄ 1 9 ⁄ 1 9 ⁄ 1 9 ⁄ 1 9 ⁄ ] (2)

## 2.2 Sharpening (High Pass Filter)
Sharpening atau High  Pass  Filter digunakan  untuk  memperjelas  detail  dari  citra  yang  menghasilkan citra menjadi lebih tajam[9]. Pada penelitian ini kernel yang dipakai merupakan kernel dari sharpening pada Persamaan 3.
𝐾 =   [ −1 −1 −1 −1 9 −1 −1 −1 −1 ] (3)

## 2.3 Otsu thresholding
Otsu thresholding merupakan metode sederhana dalam  segmentasi, sehingga dapat lebih mudah dalam melakukan  pembagian  wilayah-wilayah  yang  homogen  berdasarkan  kriteria  keserupaan  untuk mengenali  objek  [10]. Otsu thresholding mengubah  citra grayscale yang  memiliki  nilai piksel  0-255 menjadi  citra  biner  yang  hanya  memiliki  2  nilai  piksel  yaitu  0  (hitam)  dan  255  (putih)  dengan menentukan  suatu  ambang  ( Threshold ).  Nilai Threshold dari  metode  ini  didapatkan  dengan menggunakan Persamaan 4.
𝑝(𝑖) = 𝑛 𝑖 𝑁 , 𝑝(𝑖) ≥ 0, ∑ 𝑝(𝑖) = 1 256 1 (4)
Setelah didapatkan nilai Threshold maka kemudian citra dapat di kelompokan menjadi dua kelas yaitu : 0(hitam) dan 255(putih) dengan menggunakan Persamaan 5.
𝑓 = { 255, 𝑎𝑝𝑎𝑏𝑖𝑙𝑎 𝑓(𝑥, 𝑦) > 𝑇 0, 𝑎𝑝𝑎𝑏𝑖𝑙𝑎 𝑓(𝑥, 𝑦) ≤ 𝑇 (5)

## 2.4 Segmentasi Mathematical Morphology
Tahapan  segmentasi  digunakan  untuk  memisahkan  setiap  karakter/huruf  yang  ada  pada  citra.  Untuk menemukan  lokasi  baris,  kata,  dan  karakter/huruf  dari  citra  memanfaatkan  morfologi  matematika menggunakan  operasi  dilasi.  Dua  proses  utama  tersebut  menggunakan  matriks structuring  elements vertikal dan horizontal [11]. Matriks structuring elements horizontal berfungsi untuk menebalkan objek terhadap  sumbu  x,  sedangkan  matriks structuring  elements vertikal  berfungsi  menebalkan  objek terhadap sumbu y. Setelah dilakukan operasi dilasi menggunakan kedua buah matriks maka dilakukan segmentasi  dengan  menemukan  batas  vertikal  dan  horizontal  dari  citra  biner.  Sehingga  nilai  piksel- piksel tersebut merepresentasikan suatu objek.
Gambar 2. Tahapan Matriks Structuring Elements Vertikal

## 2.5 Directional Feature Extraction
Ekstrasi  Ciri Directional  Feature  Extraction merupakan  metode  yang  menganalisis  ciri  arah  dari objek  [12].  Ciri  yang  digunakan  oleh  metode  ini  adalah  nilai  gradien  dari  setiap  piksel  pada  objek. Gradien adalah nilai kuantitas vektor yang merupakan komponen arah dan dihitung dengan melibatkan kedua arah baik arah horizontal dan arah vertikal [13]. Untuk menentukan arah horizontal dan vertikal dari citra dengan menggunakan kernel operator sobel pada Gambar 3
Gambar 3. Tahapan Matriks Strel Vertikal
Persamaan  untuk  mendapatkan  nilai  arah  horizontal  ditunjukkan  pada  Persamaan  6  dan  vertikal ditunjukkan pada Persamaan 7.
𝐺𝑥(𝑎, 𝑏) =  𝐼(𝑎 − 1, 𝑏– 1 ) + 2 ∗ 𝐼( 𝑎 − 1, 𝑏 ) + 𝐼( 𝑎 − 1  𝑏 + 1 )–  𝐼( 𝑎 + 1, 𝑏– 1 )– 2 ∗ 𝐼( 𝑎
+ 1, 𝑏 )– 𝐼( 𝑎 + 1, 𝑏 + 1) (6) 𝐺𝑦(𝑎, 𝑏) =  𝐼( 𝑎 − 1, 𝑏 − 1)   +  2  ∗  𝐼( 𝑎, 𝑏 − 1 )   +  𝐼( 𝑎 + 1, 𝑏 − 1 )   − 𝐼( 𝑎 − 1, 𝑏 + 1) –  2  ∗  𝐼( 𝑎, 𝑏 + 1 ) –  𝐼( 𝑎 + 1, 𝑏 + 1) (7)
Untuk mendapatkan menilai arah gradien piksel (g) dengan menghitung nilai inverse tangent dari hasil pembagian nilai gradien vertikal dengan nilai gradien horizontal menggunakan Persamaan 8.
g =  tan − 1[Gy(a, b)/Gx(a, b)] (8)
Kemudian dicari nilai direksi, nilai g yang didapatkan sebelumnya akan bernilai dari 0 sampai 2π yang kemudian dicari  nilai arahnya berdasarkan Tabel 1.

## Tabel 1. Nilai Diereksi
Gradient Values (g)  Direction  Gradient Values (g)  Direction G = -1 0 π <g <= 7 π/6 7 0 <= g <= π/6 1 7 π/6 < g <= 4 π/3 8 π/6 < g <= π/3 2 4 π/3 <g <= 3 π/2 9 π/2 < g <= 2 π/3 3 3 π/2 <g <= 5 π/3 10 π/2 < g <= 2 π/3 4 5 π/3 < g <= 11 π/6 11 2 π/3 < g <= 5 π/6 5 11 π/6 < g<= 2 π 12 5 π/6 < g <= π 6 -- --

## 2.6 Genetic Modified K-Nearest Neighbor (GMKNN)
Algoritma Modified  K-Nearest  Neighbor (MKNN)  masih  belum  mampu  mengatasi  permasalahan algoritma K-Nearest  Neighbor (KNN)  dalam  menentukan  nilai k yang  masih  bias.  Oleh  karena  itu dilakukan  optimasi    menggunakan  algoritma Genetic  Algorithm dalam  menentukan  nilai k yang bertujuan mengatasi kelemahan tersebut dan nilai k didapatkan berdasarkan nilai kromosom, Algoritma tersebut dinamakan Genetic Modified K-Nearest Neighbor (GMKNN) yang digunakan sebagai model pada  saat  klasifikasi  [4].  Pada  algoritma Genetic  Modified  K-Nearest  Neighbor terbagi  menjadi  dua tahapan yaitu tahapan Genetic Algorithm dan Modified K-Nearest Neighbor.
Gambar 1. Tahapan Genetic Modified K-Nearest Neighbor

## 2.6 Dataset
Dataset yang digunakan merupakan keluarga font sans-serif. Sans-serif merupakan jenis font tanpa ekor atau hiasan. Dataset yang digunakan terdiri dari lima jenis font yaitu lato, montserrat, raleway, tahoma dan roboto dengan ukuran citra 30x30 piksel menggunakan seluruh huruf/karakter dengan style Reguler , Bold , dan Italic dengan jumlah total dataset sebanyak 4680 citra. Dataset ini digunakan karena tidak memiliki ekor/hiasan sehingga hanya bentuk huruf yang membedakannya.

## Tabel 1. Sample Dataset Font
No  Contoh Gambar Font Jumlah Dataset 1 Lato 936 2 Montserrat 936 3 Raleway 936 4 Roboto 936 5 Tahoma 936 Total 4680

## 2.7 Diagram Alir
Dalam  penelitian  ini  terdapat  2  tahapan  untuk  mengidentifikasi  jenis font yaitu  tahapan  training  dan tahapan  klasifikasi.  Tahapan  traning  merupakan  tahapan  untuk  membuat  model  yakni  proses  pada training dimulai dari inputan yang merupakan sebuah citra yang di dalamnya terdapat huruf/karakter dalam bahasa latin.

## Gambar 3. Diagram Alir Testing
Citra  tersebut  akan  melalui  proses pre-processing ,  segmentasi,  dan  ekstrasi  ciri.  Isi  dari  model merupakan hasil ekstrasi ciri yang akan digunakan pada tahapan klasifikasi alur proses training yang dapat dilihat pada Gambar 2. Sedangkan pada tahapan klasifikasi digunakan untuk menguji model yang telah di buat pada tahapan training. Proses klasifikasi dapat dilihat pada Gambar 3. Input dari sistem adalah sebuah citra yang di dalamnya terdapat huruf/karakter dalam bahasa latin. Citra tersebut akan melalui  proses pre-processing ,  segmentasi,  ekstrasi  ciri,  dan  klasifikasi  kemudian  sistem  akan mengidentifikasi jenis font .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada algoritma Genetic Modified K-Nearest Neighbor tahapan pertama yaitu tahapan Genetic Algorithm algorithm merupakan  tahapan  untuk  menentukan  nilai k optimal.  Pada  tahapan  awal  di  mana menentukan nilai kromosom secara acak yang nantinya di jadikan nilai k kemudian dihitung nilai fitness setelah  mendapatkan  nilai fitness melakukan crossover dan  dilakukan  mutasi  untuk  menghasilkan kromosom baru kemudian hasil nilai kromosom awal, crossover dan mutasi di urutkan berdasarkan nilai fitness terbesar  setelah  itu  nilai fitness terbesar  akan  di  gunakan  sebagai parent untuk  generasi selanjutnya dan akan berhenti sesuai generasi yang di tentukan dan menghasilkan nilai k optimal. Nilai k optimal  di  gunakan  pada  metode Modified  K-Nearest  Neighbor di  mana  langkah  pertama  yaitu menghitung jarak data uji pada data training kemudian dihitung nilai bobot pada setiap kelas  yang akan menentukan hasil prediksi. Pada penelitian pengujian dilakukan dengan cara menguji tiap citra uji untuk mengukur kinerja sistem dan waktu komputasi. Kinerja sistem dilakukan dengan mengukur accuracy pa da  Persamaan  (8), precision pada  Persamaan  (9), recall Persamaan  (10)  dan  untuk  mengukur F Measure menggunakan  Persamaan  (11) [14].  Sedangkan  waktu  komputasi  merupakan  waktu  yang dibutuhkan  dalam  memproses  citra  uji.    Untuk  mengukur  kinerja  sistem  menggunakan  persamaan berikut :
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 𝑥 100% (8)
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 𝑥 100% (9)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 𝑥 100% (10)
𝐹 𝑀𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒 = 2 𝑥 (𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑥 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) (𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) (11)
Keterangan :
TP (True Positive) = Correct Result
FP (False Positive) = Unexpected Result
FN (False Negative) = Missing Result
TN (True Negative) = Correct Absence of result

## 3.1 Pengujian Waktu terhadap Jumlah Karakter
Pengujian  sistem  dalam  mengidentifikasi font cetak  yang  terdapat  pada  citra  teks.  Citra  yang  diuji dengan  lima  jenis font yang  berbeda  yaitu lato,  montserrat,  raleway,  tahoma dan roboto dan  gaya berbeda-beda.  Pada  pengujian  waktu  digunakan  dengan  satu  karakter  dengan,  dua  karakter,  tiga karakter, dan empat karakter dengan jumlah masing-masing citra. Hasil pengujian waktu dapat dilihat pada Tabel 2 dan Gambar 4 merupakan hasil perbandingan dari setiap jumlah karakter.
Tabel 2. Pengujian Jumlah Karakter No. Font Jumlah Data Uji Waktu 1 1 Karakter 15 945,04190395673 2 2 Karakter 15 1847,7643669764 3 3 Karakter 15 3136,6385683695 4 4 Karakter 15 4051,6246039868 Rata -Rata 2495,2673608224
Gambar 4. Grafik Pengujian Waktu Pada Jumlah Karakter
Berdasarkan hasil pengujian waktu terhadap jumlah karakter yang disajikan pada Gambar 4, semakin bertambahnya jumlah karakter maka semakin lama waktu yang dibutuhkan untuk mengidentifikasi font . Setelah dilakukan pengujian sebanyak 15 kali,  dalam mengidentifikasi satu karakter dengan jenis font yang  berbeda-beda,  waktu  komputasi  yang  dibutuhkan  adalah  647,7898898124695  detik  sampai 1234,2329063415527 detik dengan rata-rata 945,04190395673 detik.
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 Satu Karakter Dua Karakter Tiga Karakter Empat Karakter W aktu (s)

## 3.2 Pengujian Kinerja Sistem
Pada pengujian kinerja sistem dengan digunakan data uji dengan jenis font berbeda-beda masing-masing jenis font menggunakan  15  citra  uji  dengan  gaya regular , bold ,  dan italic sehingga  total  percobaan sebanyak  75  citra  uji.  Tabel  6  merupakan  representasi  dari  masing-masing  percobaan  yang  telah dilakukan dan pada Gambar 5 merupakan perbandingan nilai akurasi, precision , recall , dan F-Measure yang di representasikan dalam bentuk grafik.
Tabel 6. Pengujian Kinerja Sistem No Font Akurasi (%)  Precision (%)  Recall (%)  F-M (%) 1 Lato 80 55 80 65 2 Montserrat 80 80 80 80 3 Raleway 74 73 73 73 4 Roboto 67 83 67 74 5 Tahoma 60 82 60 69 Rata-rata 72,2 74,6 72 72,2
Gambar 5. Grafik Kinerja Sistem
Berdasarkan hasil kinerja sistem pada Gambar 5, semakin bertambahnya jumlah karakter maka semakin lama waktu yang dibutuhkan untuk mengidentifikasi font . Setelah dilakukan pengujian sebanyak 15 kali, dalam  mengidentifikasi  satu  karakter  dengan  jenis font yang  berbeda-beda,  waktu  komputasi  yang dibutuhkan  adalah  647,7898898124695  detik  sampai  1234,2329063415527  detik  dengan  rata-rata 945,04190395673 detik.

## 4. KESIMPULAN
Setelah di lakukan pengujian dengan panjang karakter yang berbeda-beda. Hasil menunjukkan bahwa waktu komputasi tercepat didapatkan oleh satu karakter, semakin banyak karakter pada sebuah citra teks semakin lama waktu komputasi karena sistem mengidentifikasi untuk setiap karakter. P engujian kinerja sistem dengan jenis font yang berbeda-beda, hasil menunjukkan bahwa nilai rata-rata nilai akurasi 72,2%
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Akurasi (%) Precision (%) Recall (%)
F-M (%) Lato Montserrat Raleway Roboto Tahoma
nilai precision 74,6 dan nilai recall 72% dan nilai F-Measure 72,2%. Nilai akurasi tertinggi didapatkan oleh jenis font lato dan montserrat dengan nilai 80%. Nilai precision tertinggi didapatkan oleh jenis font roboto 83% dan terendah adalah kelas lato dengan nilai  55% sedangkan nilai recall tertinggi didapatkan oleh kelas lato dan montserrat dengan nilai 80% dan nilai precision terkecil adalah kelas tahoma dengan nilai 60% dan nilai F-Measure teretinggi adalah kelas montserrat dengan nilai 80% dan terendah dengan nilai 65% adalah kelas lato faktor-faktor yang mempengaruhi akurasi adalah dataset dan nilai kromosom yang digunakan sebagai nilai k .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Haryono, “Studi Pembentukan Huruf Font Dengan Kurva Bezier,” Teknika, pp. 69-78, 2014.
[2]   A.  Altaboli,  “Investigating  the  effects  of  font  styles  on  perceived  visual  aesthetics  of  website  interface design.,” International Conference on Human-Computer Interaction, pp. 549-554, 2013.
[3]   N.  Suguna  dan  K.  Thanushkodi,  “An  Improved  k-Nearest  Neighbor  Classification  Using  Genetic Algorithm,” International Journal of Computer Science, pp. 18-21, 2010.
[4]   S. Mutrofin, A. Izzah, A. Kurniawardhani dan M. Masrur, “Optimasi teknik klasifikasi modified k nearest neighbor menggunakan algoritma genetika,” Jurnal Gamma, 2015.
[5]   Bharath,  V.,  dan  Rani,  N.  S.  “A  Font  style  classification  system  for  English  OCR,” 2017  International Conference on Intelligent Computing and Control (I2C2), no. However for the font style/ size, 2017.
[6]   S. E. Indraani, I. D. Jumaddina dan S. R. S. Sinaga, “Implementasi Edge Detection Pada Citra Grayscale dengan Metode Operator Prewitt dan Operator Sobel,” Majalah Ilmiah Inti, 2014.
[7]   G.  Lanaro,  Q.  Nguyen  dan  S.  Kasampalis,  Learning  Path  Advanced  Python  Programming,  Birmingham: Packt Publishing, 2019.
[8]   G. A. Prakoso, “Penerapan Metode Low Pass Filter (LPF) untuk Mengurangi Derau pada Citra Magnetic Resonance Image (MRI),” Universitas Muhammadiyah Surakarta, Surakarta, 2017.
[9]   Tayja,  Y.  D.  Lestari  dan  U.  Khair,  “Aplikasi  Perbaikan  Citra  Digital  dalam  Pengolahan  Citra  dengan Menggunakan Metode Smoothing Filter dan Sharpening Filter,” E-Journal UPMI, pp. 313-318, 2018.
[10]  A.  T.  Utami,  “Implementasi  Metode  Otsu  Tresholding  Untuk  Segmentasi  CItra  Daun,”  Universitas Muhammadiyah Surakarta, Sukoharjo, 2017.
[11]  N. Trisnadik, A. Hidayatno dan R. R. Isnanto, “Pendeteksian Posisi Plat Nomor Kendaraan Menggunakan Metode Morfologi Matematika,” TRANSIENT vol. 2, pp. 56-62, 2013.
[12]  F. Z. Putri, B. Irawan dan U. A. Ahmad, “Perancangan Dan Implementasi Directional Feature Extraction Dan  Support  Vector  Machines  Untuk  Menerjemahkan  Kata  Denga  Pengenalan  Huruf  Hiragana  Dalam Bahasa Jepang Ke Bahasa Indonesia Berbasis Android,” Jurnal Teknik Elektro, 2017.
[13]  A. Aggarwal, K. Singh dan K. Singh, “Use of Gradient Technique for Extracting Features from Handwritten Gurmukhi Characters and Numerals,” Procedia Computer Science 46, pp. 1716-1723, 2015.
[14]  J. Pardede dan M. G. Husada, “Comparison of Vsm, Gvsm, and Lsi In Information Retrieval For Indonesian Text,” Jurnal Teknologi 78 (5-6), 2015.