## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 156−161 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.1951

## Penerapan Metode Long Short-Term Memory Pada Pendataan Warga Berbasis Android
Sri Lestari 1 , Muhammad Fakhri Pratama 2,*
1 Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika, Jakarta, Indonesia
2 Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika, Jakarta, Indonesia Email: 1 sri.lestari1203@gmail.com, 2,* ari.japindo@gmail.com Submitted: 24/07/2022 ; Accepted: 23/08/2022 ; Published: 30/08/2022
Abstrak −Seiring dengan perkembangan teknologi, pemanfaatan dalam pengolahan data baik input maupun output menjadi sangat  penting.  Dimulai  dari  penginputan  data  secara  manual,  membuktikan  bahwa  pemanfaatan  teknologi  masih  belum sepenuhnya digunakan. Data yang selama ini diolah secara konvensional terkadang menemui masalah yang disebabkan oleh kesalahan manusia (Human Error). Tak hanya itu, ketika data harus dimasukan kedalam komputer, membutuhkan tambahan waktu  dan  ketika  terjadinya  bencana  alam  seperti  banjir,  gempa,  tanah  longsor.  Berkas  sensus  yang  masih  berupa konvensional  kemungkinan  akan  rusak  dan  akan  membutuhkan  waktu  untuk  mendata  ulang.  Hal  tersebut  menjadi  alasan utama  bagi  RT  004  RW  008  membutuhkan  sistem  pendataan  yang  efisien.  Penerapan  teknologi  Optical  Character Recognition (OCR) dalam penelitian ini diharapkan mampu menjadi solusi dalam meningkatkan efisiensi proses penginputan data.  Pada  penelitian  ini,  proses  penginputan  dilakukan  secara  realtime  menggunakan  metode  Long  Short-Term  Memory (LSTM) untuk  memindai data pada e-KTP.  Hasil dari  pengujian teknologi OCR  dengan  metode LSTM pada  penelitian ini untuk  tiga  percobaan  yang  dilakukan  adalah  1)  Percobaan  pendeteksian  e-KTP  menghasilkan  akurasi  sebesar  100%,  2) Percobaan  pembacaan  19  atribut  pada  e-KTP  menghasilkan  akurasi  sebesar  98,42%,  3)  Pengujian  kesalahan  pembacaan atribut e-KTP menghasilkan akurasi sebesar 93,56%. Secara keseluruhan akurasi metode LSTM pada pendeteksian kata pada e-KTP  menghasilkan  akurasi  sebesar  92,1%.  Dari  hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa  penerapan  teknologi  OCR  dengan metode LSTM merupakan salah satu solusi tepat untuk proses penginputan data.
Kata Kunci: LSTM; Optical Character Recognition (OCR); Realtime System; Pendataan Warga; Berbasis Android
Abstract −Along  with  technological  developments,  utilization  in  data  processing  both  input  and  output  become  very important. Starting from inputting data manually, it proves that the use of technology is still not fully used. Data that has been processed conventionally sometimes encounters problems caused by human error. Not only that, when data must be entered into a computer, it requires additional time and when natural disasters such as floods, earthquakes, landslides occur. Census files that are still in the conventional form are likely to be damaged and will take time to re-data. This is the main reason for RT  004  RW  008  to  need  an  efficient  data  collection  system.  The  application  of  Optical  Character  Recognition  (OCR) technology in this study is expected to be a solution in increasing the efficiency of the data input process. In this study,  the input  process  is  carried  out  in  real  time  using  the  Long  Short-Term  Memory  (LSTM)  method  to  scan  data  on  e-KTP.  The results of testing OCR technology with the LSTM method in this study for the three experiments carried out were 1) The e- KTP detection experiment resulted in an accuracy of 100%, 2) The trial of reading 19 attributes on the e-KTP resulted in an accuracy  of  98.42%,  3)  Testing  the  error  reading  of  the  e-KTP  attribute  resulted  in  an  accuracy  of  93.56%.  Overall,  the accuracy of the LSTM method in  word detection  on  e-KTP results in an accuracy  of 92.1%. These results indicate that the application of OCR technology with the LSTM method is one of the right solutions for the data input process.
Keywords : LSTM; Optical Character Recognition (OCR); Realtime System; Citizen Data Collection; Android Based

## 1.  PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi di era terkini ini sudah banyak penemuan berasal dari kalangan ilmuan, masyakat serta pelajar buat menginovasikan sebuah temuan yang bertujuan mempermudah aktifitas manusia, yang akan terjadi inovasi  ini  diperlukan  dapat  membantu  kegiatan  warga  disetiap  harinya  [1].  Namun,  belum  banyak  inovasi  yg dapat  mempermudah  pekerjaan  manusia,  salah  satunya  dalam  bidang  pendataan.  Pendataan  yg  sempurna diharapkan akan menghasilkan manfaat yang akbar bagi masyarakat jika diolah dengan benar [2].
Selama ini pendaatan warga di wilayah RT 004/08 diolah secara konvensional dengan cara pengurus RT mendatangi rumah warga  berdasarkan data sebelum  nya dan  memberikan  formulir kepada warga tersebut,  lalu warga  mengisi  formulir  tersebut  dan  memberikan  salinan  E-KTP  kepada  petugas  sebagai  berkas  untuk  di arsipkan.  Namun  dengan  cara  tersebut  terkadang  menemui  masalah  yang  ditimbulkan  sang  kesalahan  insan ( Human Error ) [3]-[7]. Tak hanya itu, ketika data harus dimasukan kedalam komputer, membutuhkan tambahan waktu dan ketika terjadinya bencana alam seperti banjir, gempa, tanah longsor. Berkas berkas yang masih berupa konvensional  kemungkinan  akan  rusak  dan  akan  membutuhkan  waktu  untuk  mendata  ulang  [8]-[13].  Oleh karena  itu,  dibutuhkan  suatu  sistem  untuk  memudahkan  proses  input  data  ke  dalam  database  agar  tidak membutuhkan waktu yang lama. Sehingga pengurus RT tidak perlu menulis banyak formulir dan memasukkan data secara manual.
Optical Character Recognition (OCR) merupakan prinsip untuk mengenali pola atau pattern recognition, di  mana  sistem  akan  mencoba  mengenali  citra  yang  dimasukkan.  Citra  tersebut  kemudian  dicocokkan  dengan citra  yang  telah  ditentukan  [4].  Pengenalan  pola  banyak  diaplikasikan  untuk  pendeteksian  tulisan,  sidik  jari, danwajah.  Ada  beberapa  penelitian  tentang  OCR  yang  sudah  dilakukan  terkait  OCR  dan  Long  Short-Term Memory  [15]-[17].  Penelitian  oleh  (Zhang,  Kexin,  2018)  mengimplementasikan  Long  Short-Term  Memory

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 156−161 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.1951
untuk  membuat sistem otomatis untuk  mengidentifikasi dan  mengklasifikasi gambar  berdasarkan data fashion- MNIST.

## 2.  METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  digunakan  untuk  mengumpulkan  data  sesuai  tata  cara  penelitian  sehingga  diperoleh data  yang  dibutuhkan.  Teknik  pengumpulan  data  merupakan  langkah  yang  paling  strategis  dalam  penelitian karena tujuan utama dari penelitian adalah mengumpulkan data. Teknik pengumpulan data dalam penelitian ini menggunakan teknik observasi, dan wawancara.

## 2.2 Tahapan Penelitian
Metode LSTM ( Long Short Term Memory ) yang digunakan dalam pembuatan sistem memiliki beberapa tahapan [18].  Tahapan  pertama  adalah  dengan  menscan  e-KTP  untuk  mengambil  input  citra  atau Image .  Sistem  akan melakukan  tahapan  preprocessing  yaitu  tahapan  untuk  mengambil  atau  mengelompokkan  bagian  citra  yang dianggap  sebagai  e-KTP.  Tahapan  preprocessing  dimulai  dengan  adaptive  tresholding  menggunakan  metode otsu,  kemudian  masuk  ke  tahapan outline and corner  detection untuk  mengambil  batas  tepi  e-KTP  dengan metode canny  edge  detection ,  kemudian  masuk  ke  tahapan text  flow  check and perspective  transformation menggunakan  algoritma  radon  transform.  Setelah  melewati  tahapan  preprocessing,  tahapan  berikutnya  adalah detecting baseline and words menggunakan leptonica, karakter yang sudah dideteksi kemudian mulai dilakukan pengenalan  kata  pertama  dengan  menggunakan  tesseract  yang  kemudian  di  klasifikasi  dengan  metode  LSTM ( Long Short  Term Memory )  yang  menghasilkan output dalam  bentuk string array dan  menyimpannya kedalam database [19]. Arsitektur umum yang digunakan pada sistem dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berdasarkan gambar 1 dapat dijelaskan sebagai berikut: a. Input Citra ( Image ) Input  citra  atau Image yang  diambil  dilakukan  secara  langsung  atau  realtime  dengan  cara  menscan  3-KTP menggunakan aplikasi yang dibuat.
b. Input Citra ( Image )
Disaat  menscan  e-KTP,  sistem  melakukan  tahapan  preprocessing.  Tahapan  preprocessing  dimulai  dengan proses  adaptive  tresholding  yaitu  mengubah Image menjadi  abu-abu  kemudian  membedakan  object  pada Image mengunakan metode otsu. Selanjutnya masuk dalam proses outline and corner detection yaitu proses untuk memisahkan object dengan background Image dengan mengenali tepi atau batas-batas e-KTP dengan menggunakan  metode  canny  edge  detection.  Setelah  object  telah  dikenali  maka  masuk  ke  proses  text  flow check  and  perspective  transformation  yaitu  proses  untuk  mengenali  bentuk  dan  text  yang  terdapat  pada  e- KTP, proses ini dilakukan untuk mengatasi jika Image yang diambil dalam keadaan miring. c. Input Citra ( Image )
Tahapan  ini  adalah  tahapan  di  mana  sistem  yang  dibuat  mencari  object  yang  dinyatakan  sebagai  text  yang ada  pada  e-KTP  setelah  melalui  tahapan  preprocessing.Tahapan  ini  menggunakan  library  atau  metode leptonica. Selain itu tahapan ini juga mengelompokkan bagian text pada setiap atribut.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 156−161 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.1951
d. Input Citra ( Image )
Pada tahapan ini object yang dinyatakan sebagai text pada e-KTP akan mulai dilakukan pengenalan dengan tesseract.  Object-object  yang  dinyatakan  sebagai  text  pada  tahapan  sebelumnya  masih  dalam  berbentuk Image ,  kemudian  pada  tahapan  ini Image yang  dinyatakan  sebagai  text  tersebut  dibaca  apakah  merupakan sebuah karakter atau tidak dengan menggunakan tesseract.
e. Input Citra ( Image )
Pada tahapan ini, hasil karakter yang dinyatakan pada tahapan sebelumnya mulai di klasifikasi apakah benar sebuah karakter yang dikenali atau tidak dengan menggunakan metode Long Short Term Memory (LSTM).
f. Input Citra ( Image )
Output pada sistem adalah string array yang telah di pilih sesuai urutan attribute yang ada pada e-KTP g. Input Citra ( Image )
String  array  yang  merupakan  output  dari  proses  maka  akan  disimpan  kedalam  database.  Database  yang digunakan adalah database mysql.

## 2.3 Rancangan Pengujian
Rancangan  pengujian  adalah  tahap  untuk  mengetahui  bagaimana  kinerja  dari  sistem  yang  sudah  dibangun. Rancangan pengujian ini bertujuan untuk melihat apakah hasil analisa dan rancangan yang dilakukan telah sesuai dengan yang di harapkan. Pada tahap ini, peneliti akan merancang desain aplikasi berbasiskan Optical Character Recognition untuk Ekstraksi Teks pada Gambar yang akan dibuat.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  era  moderen  saat  ini  di  sektor  bisnis  khususnya  pada  petugas  RT  004/08  Sungai  Bambu.  sudah  banyak yang  menggunakan  teknologi.  Hal  tersebut  dilakukan  karena  untuk  menunjang  proses  kerja  dari  suatu  bisnis. Adapun  analisa  kebutuhan  teknologi  yang  telah  dilakukan  adalah  system  aplikasi  pendataan  penduduk diharapkan  dapat  online  1  x  24  jam,  mempunyai  fitur  input  secara  otomatis  atau  tanpa  harus  mengetik  secara manual dan dapat diakses melalui smartphone sehingga proses pendataan penduduk di RT 004/08 Sungai Bambu Jakarta Utara dapat mempermudah dan berjalan lebih efisien secara waktu dan tenaga.

## 3.1 Pengujian Sistem
Pada  tahap  ini  akan  dijelaskan  mengenai  pengujian  pendeteksian  kata  pada  e-KTP.  Pengujian  sistem  yang pertama  yaitu  untuk  akurasi  pendeteksian  e-KTP,  dengan  menggunakan  10  data  e-KTP  akan  dilihat  berapa banyak  e-KTP  yang  dapat  terbaca  Text  nya.  Pengujian  kedua  yaitu  untuk  menguji  akurasi  pembacaan  atribut yang ada pada e-KTP, dari 19 atribut yang ada akan dilihat berapa banyak atribut yang bernilai null per e-KTP. Pengujian yang terakhir yaitu untuk menguji kesalahan pembacaan atribut yang ada pada e-KTP, dari 19 atribut yang ada akan dilihat berapa banyak atribut yang terdapat kesalahan dalam pembacaannya per e-KTP.

## 3.1.1 Pengujian Pendeteksian e-KTP
Pengujian  sistem  akan  dimulai  dengan  pendeteksian  e-KTP.  Jika  e-KTP  berhasil  dideteksi,  maka  proses berikutnya  adalah  pendeteksian  kata  e-KTP  yang  akan  memberikan  output  berupa  string  array  dan  akan disimpan  kedalam  database.  Hasil  pengujian  pendeteksian  e-KTP  dapat  dilihat  pada  lembar  lampiran. Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan,  akurasi  dari  pendeteksian  e-KTP  pada  sistem  dihitung dengan rumus (1), sebagai berikut.
(1)

## 3.1.2 Pengujian I
Pada pengujian ini, nilai yang ingin dicari adalah akurasi sistem dalam mendeteksi kata pada e-KTP berdasarkan berapa  banyak  atribut  yang  dideteksi  tidak  bernilai  null.  Hasil  dari  pengujian  ini  dapat  dilihat  pada  lembar lampiran.  Berdasarkan  data  diatas,  hasil  dari  pengujian  1  untuk  menguji  seberapa  besar  akurasi  sistem  dalam mendeteksi atribut dan tidak bernilai null dapat dihitung menggunakan rumus (2), sebagai berikut.
(2)

## 3.1.3 Pengujian II
Pada pengujian 2 ini, dari hasil deteksi atribut yang tidak bernilai null pada pengujian 1, maka akan dicari berapa banyak  atribut  yang  dideteksi  benar  sesuai  dengan  e-KTP  dan  berapa  banyak  yang  miss  dalam  pembacaan atributnya. Hasil dari pengujian ini dapat dilihat  pada lembar lampiran. Berdasarkan pengujian yang dilakukan, maka  untuk  menghitung  akurasi  sistem  dalam  mendeteksi  kata  setiap  atributnya  sesuai  dengan  e-KTP,  dapat menggunakan rumus (3), sebagai berikut.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
(3)

## 3.1.4 Hasil Keseluruhan Pengujian Sistem
Hasil pengujian yang dilakukan pada pendeteksian kata e-KTP menggunakan metode Long Short Term Memory (LSTM) dapat dilihat pada tabel 1 berikut.
Tabel 1. Jenis jenis database No Pengujian Jumlah Data Benar Jumlah data total Akurasi 1 Deteksi e-KTP 10 10 100% 2 Pengujian 1 187 190 98,42% 3 Pengujian 2 175 187 93,56% 4 Keseluruhan 175 190 92,11

## 3.2 Hasil Metode Evaluasi
Hasil  pengujian  yang  telah  didapatkan  maka  akan  dievaluasi  dengan  menggunakan  metode  confusion  matrix. Hasil evaluasi pada pengujian pendeteksian e-KTP ditampilkan pada gambar 2 berikut.

## Gambar 2. Confusion Matrix

## 3.3 Implementasi Program
Pada bagian ini akan menjelaskan hasil implementasi dari rancangan tampilan antarmuka penerapan metode long short-term  memory pada  pendataan  warga  berbasis  android.  Rancangan  tampilan  beranda  berisi  4 CardView yaitu Scan OCR, Data warga, bantuan, dan logout. Tampilan beranda bisa dilihat pada gambar 3 berikut.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 156−161 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.1951
Tampilan scan e-KTP merupakan halaman untuk menambahkan data warga yang akan digunakan sebagai data latih. Halaman ini akan  muncul ketika pengguna menekan tombol scan OCR. Tampilan scan dapat dilihat pada gambar 4 berikut.
Gambar 4. Tampilan scan
Tampilan  hasil  scan  merupakan  tampilan  di  mana  hasil  Scan  e-KTP  ketika  sudah  diklik  pada  tampilan scan OCR, bisa dilihat pada gambar 5 berikut ini.
Gambar 5. Hasil scan

## 4. KESIMPULAN
Pengujian  dan  penelitian  yang  telah  dilakukan  pada  implementasi  metode Long  Short  Term  Memory (LSTM) dalam  pendeteksian  kata  pada  e-KTP  menghasilkan  tingkat  akurasi  secara  keseluruhan  adalah  92,1%  dengan nilai F- Score sebesar 95,89%. Hasil dari pengujian untuk setiap atribut yang tidak bernilai null sebesar 98,42% dengan nilai F- Score sebesar 99,2%. Hasil dari pengujian untuk setiap atribut yang tidak bernilai null dan benar sesuai dengan e-KTP sebesar 93,56% dengan nilai F- Score sebesar 96.62%.

## REFERENCES
[1] E.  Utami,  O.  D.  Nurhayati,  and  K.  T.  Martono,  “Aplikasi  Penerjemah  Bahasa  Inggris  –  Indonesia  dengan  Optical Character  Recognition  Berbasis  Android,”  J.  Teknol.  dan  Sist.  Komput.,  vol.  4,  no.  1,  p.  167,  2016,  doi: 10.14710/jtsiskom.4.1.2016.167-177.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 156−161 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.1951
[2] A. Mulyanto, E. Susanti, F. Rossi, W. Wajiran, and R. I. Borman, “Penerapan Convolutional Neural Network (CNN) pada Pengenalan Aksara Lampung Berbasis Optical Character Recognition (OCR),” J.  Edukasi  dan Penelit.  Inform., vol. 7, no. 1, p. 52, 2021, doi: 10.26418/jp.v7i1.44133.
[3] A. S. Kusnanto, “IMPLEMENTASI OCR (OPTICAL CHARACTER RECOGNITION) MENGGUNAKAN METODE STRING  MATCHING  UNTUK  Anggi  Sanjaya  Kusnanto  Jurnal  Ilmiah  Komputer  dan  Informatika  (KOMPUTA),” Implementasi OCR (Optical Character Recognition) Menggunkan Metod. String Matching Untuk Mendeteksi Obat dan Makanan Berbas. Android, 2014.
[4] A. S. Rizal, “Analisis Dan Implementasi Aplikasi Penerjemah Dan Penambah Harakat Kitab Klasik / Kitab Kuning,” Pendidik. Agama Islam, vol. IX, no. 2, pp. 85–95, 2011.
[5] A.  Solichin  and  Z.  Rahman,  “Aplikasi  Identifikasi  Nomor  Kendaraan  Berbasis  Android  Dengan  Metode  Learning Vector Quantization,” Tek. Inform., vol. 3, no. 3, pp. 216–222, 2015.
[6] A.  Sonita  and  Khairunnisyah,  “Aplikasi  Pendeteksi  Obat  dan  Makanan  Menggunakan  OCR  (Optical  Character Recognition),” J. Inform. UPGRIS, vol. 4, no. 1, pp. 111–116, 2018.
[7] A.  W.  Hamdani  and  A.  Prapanca,  “Sistem  Deteksi  Plat  Kendaraan  pada  Parkiran  Rumah  Pribadi  dengan  Metode Background Subtraction dan Optical Character Recognition,” vol. 03, pp. 250–257, 2022.
[8] C. Wibisono and S. Budi, “Form Recognition dan Character Mapping Menggunakan Image Segmentation dan Optical Character Recognition,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf., vol. 7, no. 1, pp. 154–164, 2021, doi: 10.28932/jutisi.v7i1.3340.
[9] D. Aditama, H. Rosyid, and N. Fahriani, “Aplikasi Pembelajaran Alfanumerik Untuk Anak Usia Pra-Sekolah Berbasis Android Menggunakan Metode Tesseract-Ocr,” J. Comput. Sci.  Informatics Eng., vol. 2, no. 1, pp. 70–76, 2018, doi: 10.29303/jcosine.v2i1.128.
[10]  D. Z. Putri, D. Puspitaningrum, and Y. Setiawan, “Konversi Citra Kartu Nama ke Teks Menggunakan Teknik OCR dan Jaro-Winkler Distance,” J. Teknoinfo, vol. 12, no. 1, p. 1, 2018, doi: 10.33365/jti.v12i1.35.
[11]  F.  P.  Putra,  O.  N.  Huda,  and  J.  Jaroji,  “Aplikasi  E-Voting  Berbasis  Mobile  Menggunakan  Optical  Character Recognation,” J. Inform. Polinema, vol. 4, no. 3, p. 235, 2018, doi: 10.33795/jip.v4i3.199.
[12]  H.  Diwanti,  I. S. Sumaryo, and C. Setianingsih, “Real  Time Smart CCTV Untuk Mendeteksi Plat  Nomor  Kendaraan Menggunakan Optical Character Recognition,” e-Proceeding Eng., vol. 6, no. 2, pp. 2–9, 2019.
[13]  J. Sahertian, M.  I.  Khotmuniza, and R.  Helilintar, “Sistem Parkir Menggunakan Ocr (Optical Character Recognition) Plat Nomer Dan Iot (Internet of Things),” Joutica, vol. 5, no. 2, p. 363, 2020, doi: 10.30736/jti.v5i2.443.
[14]  K.  D.  Laksana,  M.  G.  Sunarya,  and  G.  M.  Darmawiguna,  “Aplikasi  Ocr  (Optical  Character  Recognition)  Tulisan Tangan Aksara Bali Dengan Metode Contour Analysis,” Kumpul. Artik. Mhs. Pendidik. Tek. Inform., vol. 4, no. 1, pp. 2252–9063, 2015.
[15]  M.  M.  Effendi,  A.  Y.  Permana,  and  I.  Nawangsih,  “Penerapan  Ekstraksi Image ke  TXT  dengan  Optical  Character Recognation untuk Otomatis Data Kependudukan,” Simp. Nas. Ilm. Simponi, no. November, pp. 496–502, 2019, doi: 10.30998/simponi.v0i0.484.
[16]  M. P. Damayanti et al., “Data Penulis :,” 2018.
[17]  S. Komputer, F. Teknik, E. Univesitas, and T. Jln, “Perancangan Dan Implementasi Directional Feature Extraction Dan Indonesia Berbasis Android,” vol. 3, no. 2, pp. 2194–2202, 2016.
[18]  S.  S.  Nurhaliza  and  L.  ETP,  “Sistem  Pengenalan  Karakter  Dokumen  Secara  Otomatis  Menggunakan  Metode  Optical Character Recognition,” Petir, vol. 15, no. 1, pp. 166–175, 2022, doi: 10.33322/petir.v15i1.1610.
[19]  Y. R. Prayogi and S. N. Budiman, “Color Grading  Systems to Classify Ripeness of Apple Mango Fruit,” Inf.  J. Ilm. Bid. Teknol. Inf. dan Komun., vol. 3, no. 2, pp. 57–61, 2018, doi: 10.25139/inform.v3i2.1010.