## PENGEMBANGAN TEKNOLOGI OPTICAL CHARACTER RECOGNITION DI FLUTTER BERUPA DETEKSI TEKS PADA GAMBAR
Shierly Mayco Angela 1) , Ade Eviyanti 2) , Metatia Intan Mauliana 3) 1-3 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Muhammadiyah Sidoarjo email: shierlymayco18@gmail.com

## Abstract
This research aims to develop Optical Character Recognition (OCR) technology integrated with the Flutter platform to detect text in images in mobile applications. OCR technology allows extracting text from images automatically, eliminating the need for manual intervention, and is implemented using the Tesseract OCR library which is known to have a high level of accuracy. By combining Flutter, a multi-platform application development framework developed by Google, this research produces an application that is able to detect text  from images  taken  via  the  kamera  or  cell phone gallery  with  fast  response  and  high  accuracy. The Rapid  Application  Development  (RAD)  approach  was  used  in  developing  this  system.  Research  stages include requirements planning, system design, system development, and implementation. System testing is carried out using the Black box testing method to ensure all features work according to specifications, as well as User Acceptance Testing (UAT) to assess user satisfaction. The test results show that the application runs well and is accepted by users with a strongly agree level of approval (88%). This research contributes to creating an efficient and intelligent mobile application for detecting text in images, which can be used for  various  purposes,  such  as  searching  for  digital  comic  references,  detecting  text  on  food  menus,  and identifying vehicle number plates.
Keywords : OCR, Flutter, Detection, Text, Image

## 1. PENDAHULUAN
Pengembangan teknologi optical character recognition (OCR) telah menjadi salah satu tonggak penting dalam perkembangan dunia digital.  OCR  berfungsi  mengekstrak  teks  dari gambar  guna  mempercepat  input  data.  Dengan menggunakan teknologi Optical Character Recognition,  teks  dalam  gambar  dapat  diambil secara  otomatis  tanpa  perlu  adanya  intervensi manual  dari  pengguna  [1].  Pada  masa sekarang, penggunaan  OCR  telah  disederhanakan  berkat adanya bantuan dari library Tesseract OCR, yang juga  menunjukkan  tingkat  akurasi  yang  tinggi [2].  Oleh  karena  itu,  pengembangan  teknologi OCR  yang  dapat  terintegrasi  dengan  framework mobile  seperti  Flutter  semakin  penting  dalam aplikasi mobile karena memungkinkan pengguna untuk  mengekstrak  teks  dari  gambar  yang diambil melalui kamera ponsel dan galeri ponsel, mengubahnya  menjadi  text  digital  yang  dapat diolah.
Perkembangan  tulisan  telah  mengalami kemajuan  pesat.  Tulisan  merupakan  gabungan karakter huruf dan angka dalam bahasa tertentu. Setiap  karakter  memiliki  identitas  uniknya sendiri,  yang  membedakan  satu  dengan  yang lainnya,  sehingga  membentuk  rangkaian  tulisan yang memiliki kemampuan untuk menyampaikan informasi  [3].  Saat  ini  telah  dikembangkan perangkat canggih yang dapat membaca teks dari gambar  dengan  akurasi  yang  sangat  tinggi.  Alat ini  mampu  mengekstrak  teks  dari  berbagai  jenis font, baik yang gratis maupun berbayar. [4].
Deteksi  teks  pada  gambar  adalah  salah satu  kasus  penggunaan  yang  penting  dalam teknologi OCR. Dalam berbagai situasi, pengguna  seringkali  perlu  mengambil  data  teks dari  gambar  untuk  analisis  lebih  lanjut  atau pengolahan data [5]. Contohnya adalah komunitas  penggemar  komik  kesulitan  dalam mencari  referensi  komik  digital  sehingga membutuhkan  sebuah  sistem  untuk  pencarian informasi  ekstraksi  teks  [6].  Pengembangan
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 18
teknologi  OCR  di  Flutter  yang  mampu mendeteksi teks pada gambar untuk menciptakan peluang  inovasi  keperluan  aplikasi  memberikan fitur  cerdas  &  efisien.  Selain  itu,  dengan kemampuan  Flutter  yang  fleksibel  dan  dapat diintegrasikan dengan berbagai plugin, pengembang  dapat  menggabungkan  teknologi OCR dengan elemen-elemen lain dalam aplikasi, menciptakan pengalaman pengguna yang menyeluruh dan optimal [7].
Penelitian  oleh  Izzah  pada  tahun  2022 yang  berjudul  Sistem  Deteksi  Kemiripan  Teks Pada  Berita  Berbahasa  Indonesia  Menggunakan Algoritma  Ratcliff/Obershelp.  Plagiarisme  pada teks  berita  jadi  masalah  serius  dalam  penelitian, akibat kurangnya proses stemming saat menggunakan algoritma Ratcliff/Obershelp, menyebabkan penurunan akurasi hasil [8]. Untuk tingkatkan  akurasi,  perangkat  lunak  terapkan algoritma  Nazief  dan  Adriani  pada  tahap  pra- pemrosesan. Penelitian berikut bertujuan mencegah  plagiarisme  dalam  karya  tulis  yang sering  ditemukan  di  berbagai  media,  termasuk internet [9].
Penelitian  oleh  Mamuriyah  pada  tahun 2021 yang berjudul Perancangan dan Pembuatan Alat untuk Mendeteksi Teks Hangul dan Inggris pada  Menu  Makanan  Menggunakan  metode OCR. Penelitian  menyoroti  kesulitan  wisatawan Muslim  dalam  memahami  komposisi  makanan dalam bahasa Korea. Solusinya adalah menggunakan  teknologi  Pengolahan  Citra  dan OCR untuk membantu mereka memilih makanan halal dengan tepat [10]. Dalam penelitian berikut, pendekatan lokalisasi teks juga digunakan untuk mengidentifikasi  teks  pada  gambar  menu makanan guna diolah oleh sistem [4].
Penelitian  oleh  Filsa  (2019)  yang berjudul  Kinerja  Algoritma  Canny  Untuk Mendeteksi Tepi Dalam Mengidentifikasi Tulisan  Pada  Citra  Digital  Meme.  Penelitian berikut  menekankan  pentingnya  citra  dalam multimedia  sebagai  bentuk  informasi  visual. Pengolahan  citra  digital  melibatkan  teknik Analisis  Objek,  termasuk  algoritma  deteksi  tepi Canny  yang  handal  dalam  mengenali  dan memetakan  karakter  [11].  Tujuan  penelitian
adalah  meningkatkan  akurasi  deteksi  teks  pada OCR  dengan  memanfaatkan  hasil  algoritma deteksi tepi Canny sebagai wilayah potensial teks [12].
Penelitian  oleh  Dermawan  (2019)  yang berjudul  Peringkasan  Teks  Untuk  Deteksi Kejadian  Pada  Dokumen  Twitter  Berbahasa Indonesia Dengan Metode  Affinity Propagation. Penelitian  berikut  berfokus  pada  popularitas Twitter  sebagai  platform  media  sosial  dengan lebih dari 313 juta pengguna dan 500 juta tweet harian,  dengan  tujuan  memberikan  ringkasan cepat  tentang  peristiwa  penting  di  Twitter  [13]. Melalui  pengklasteran,  didapatkan  kelompok yang mewakili peristiwa pada waktu dan tempat tertentu [14].
Penelitian  yang  berjudul  "Implementasi Algoritma  YOLO  dan  Tesseract  OCR  pada Sistem  Deteksi  Plat  Nomor  Otomatis"  telah berhasil membangun sistem untuk mengidentifikasi dan mengekstrak informasi dari plat  nomor  kendaraan  melalui  gambar.  [15]. Metode yang digunakan melibatkan pengembangan  sistem  deteksi  berbasis  YOLO untuk  meningkatkan  efisiensi,  akurasi,  dan efektivitas  dalam  pengambilan  data  plat  nomor kendaraan [2].
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya,  ada peluang untuk mengembangkan penelitian dalam deteksi  teks  dalam  aplikasi  berbasis  gambar untuk  perangkat  seluler.  Hal  berikut  disebabkan oleh  kurangnya  penggunaan  kerangka  kerja Flutter  dalam  penelitian  sebelumnya.  Dalam penelitian yang berjudul "Pengembangan Teknologi  Optical  Character  Recognition  dalam Flutter  untuk  Deteksi  Teks  dalam  Gambar," teknologi  OCR  canggih  digabungkan  dengan kerangka kerja Flutter yang populer, menghasilkan  aplikasi  seluler  yang  dapat mendeteksi  teks  dalam  gambar  dengan  akurasi tinggi  dan  respons  cepat  [16].  Flutter,  yang dikembangkan  oleh  Google  dan  bersifat  sumber terbuka, lebih mudah diakses untuk pengembangan multi-platform, termasuk Android, iOS, dan situs web. Bahasa pemrograman  yang  digunakan  adalah  Dart. Diharapkan  bahwa  temuan  dari  penelitian
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 19
memberikan  kontribusi  positif  bagi  dunia teknologi  dan  memberikan  solusi  efisien  untuk kebutuhan  yang  semakin  beragam  dan  banyak dari pengguna aplikasi seluler [17].

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  berikut  dikembangkan teknologi  Optical  Character  Recognition  (OCR) di  dalam  platform  Flutter  dengan  tujuan  untuk melakukan deteksi teks pada gambar. Pendekatan penelitian yang diterapkan  adalah  Rapid Application  Development  (RAD).  Strategi  yang fokus pada pembangunan yang cepat dan terfokus [18].
Batasan
utama dalam model pengembangan  adalah  keterbatasan  waktu  yang singkat.  Agar  tujuan  tercapai,  pengembangan harus  melewati  semua  tahap  dari  awal  hingga akhir, memastikan kelancaran sesuai rencana dan hasil optimal. Pengembangan sistem
menggunakan metode Rapid Application
Development melibatkan beberapa tahapan yang perlu dijalani [19]:
Gambar 1. Metode Rapid Application

## Development
Requirement Planning (Perencanaan Kebutuhan)
Tahapan  Perencanaan  Kebutuhan  dalam pengembangan  teknologi  Optical  Character Recognition  (OCR)  menggunakan  Flutter  untuk mendeteksi  teks  pada  gambar,  difokuskan  pada mengidentifikasi masalah yang ada dan
mengumpulkan data dari pengguna atau pemangku kepentingan  (stakeholder)  [20]. Dalam  pengembangan  aplikasi,  perancangan sistem  dilakukan  dengan  membuat  flowchart yang  menggambarkan  alur  dari  aplikasi  secara grafik.  Flowchart  merupakan  representasi  visual dari prosedur dalam program tertentu. Flowchart membantu  analis  dan  pengembang  dalam memecah masalah menjadi segmen-segmen yang lebih  kecil,  mengevaluasi  pilihan  operasional yang berbeda, serta merencanakan pengembangan  aplikasi  secara  lebih  terstruktur dan efektif.

## 2.1 Analisa Kebutuhan
Gambar 2. UML Diagram Pada gambar 2 menggambarkan
kebutuhan  user  yang  dapat  menginput  gambar dan  mengcopy  hasil  output  yang  dihasilkan  dari aplikasi.
2.2 Pengumpulan Data Pengumpulan data dilakukan agar memudahkan  proses  pembuatan  sistem  dari aplikasi.
1. Kuisioner Metode  pengumpulan  data  dengan  kuesioner adalah  suatu  pendekatan  yang  menggunakan formulir  atau  daftar  pertanyaan  tertulis  yang diberikan kepada responden untuk mengumpulkan informasi atau tanggapan terkait dengan topik penelitian atau survei.

## System Design (Desain Sistem)
Pada  tahapan  system  design,  dilakukan proses  desain  dan  iterasi  berulang  untuk memastikan kesesuaian desain dengan kebutuhan yang telah diidentifikasi pada tahapan
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 20
sebelumnya. Luaran dari tahap desain berupa ER Diagram, UML, dan Prototype [21].
Dalam  proses  desain  interface  aplikasi berikut  digunakan  tool  bernama  Figma.  Figma adalah  perangkat  lunak  yang  mempermudah desainer  dalam  membuat  antarmuka  menarik, efisien,  dan  menarik  bagi  pengguna  aplikasi, meningkatkan  kreativitas  dalam  proses  desain interface.

## Gambar 3. Desain Aplikasi Figma

## Build The System (Membangun Sistem)
Tahap  selanjutnya  setelah  melakukan design  UI  yaitu  tahap  build  the  system.  Pada tahap  merancang  struktur  dari  ER  Diagram, UML, dan mockup diimplementasikan ke sebuah aplikasi yang berjalan.
Berhubung  aplikasi  deteksi  teks  pada gambar  tidak  menyimpan  data,  jadi  tidak membutuhkan ER diagram atau basis data. UML dan  mockup  diimplementasikan  melalui  kode dalam bahasa pemrograman dart dan framework flutter.

## Gambar 4. Proses Perancangan Aplikasi

## Implementation (Implementasi)
Pada tahap implementasi dalam pengembangan  teknologi  Optical  Character
Recognition  (OCR)  menggunakan  Flutter  untuk mendeteksi  teks  pada  gambar,  dilakukan  proses pengujian.  Teknologi  flutter  sendiri  merupakan framework  yang  di  kembangkan  oleh  google untuk  membuat  aplikasi  multi  platfrom.  Setiap unit  program  digabungkan  menjadi  sistem  dan diuji dengan Black box testing . Teknik Black box testing bertujuan  memverifikasi  apakah  sistem sesuai  dengan  spesifikasi  yang  telah  ditetapkan atau menemukan kesalahan (bug).
Melalui black  box  testing ,  sistem  diuji untuk memastikan komponen-komponennya berfungsi sesuai kebutuhan yang telah diidentifikasi  sebelumnya.  Kemudian  pengujian untuk user menggunakan UAT (User Acceptance Testing).  UAT  merupakan  tipe  pengujian  yang dilaksanakan  oleh  pihak  pengguna  akhir  atau pemangku kepentingan utama untuk memastikan bahwa  aplikasi  atau  sistem  yang  dikembangkan memenuhi kebutuhan.
Gambar 5. Uji Testing Aplikasi

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil Aplikasi
Dalam langkah berikut terdapat penjelasan mengenai metode pelaksanaan pengujian sistem untuk aplikasi deteksi teks pada gambar. Pengujian tersebut mencakup pengujian black  box  testing untuk  sistem  dan  pengujian UAT untuk pengguna.

## Splash Screen
Halaman  splash  screen  adalah  tampilan pertama yang muncul ketika aplikasi dijalankan, setelah beberapa detik splash screen berpindah ke home screen.
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 21

## Gambar 6. Tampilan Splash Screen

## Home Screen
Halaman  home  screen  berisi  ucapan selamat datang dengan adanya button bertuliskan mulai  deteksi,  jika  button  ditekan  maka menavigasikan ke menu image convert.
Gambar 7. Home Screen

## Main Feature Page
Pada halaman fitur utama berisi beberapa fitur  seperti  tombol  button  kembali  digunakan untuk kembali ke home screen, ada button dengan
icon kamera digunakan untuk mengambil gambar secara  langsung  dari  kamera  ponsel,  lalu  ada button  icon  folder  yang  digunakan  mengambil gambar dari galeri ponsel, dan terakhir ada button dengan  icon  copy  yang  digunakan  untuk  meng- copy hasil dari scan teks.

## Gambar 8. Main Feature Page

## Process Output
Halaman  output  proses  adalah  halaman yang  menampilkan  gambar  yang  dipilih  dan output scan teks. Lalu gambar dibawahnya adalah contoh jika fitur copy teks ditekan.
Gambar 9. Process Output
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/
22

## Gambar 10. Text Output Copy Feature

## Implementasi
Tahap implementasi adalah tahap pengujian  aplikasi,  disini  menggunakan  dua pengujian yang pertama menggunakan black box testing dan  yang  kedua  menggunakan  pengujian UAT yang diambil dari polling kuisioner dengan total 10orang.
Tabel 1. Pengujian Black box No Pengujian Nama Pengujian Hasil Yang Diharapkan Hasil Pengujian 1. Splash Screen Menampilkan Tampilan Awal (Splash Screen) yang beralih secara otomatis ke Layar Utama (Home Screen) setelah beberapa detik. Berhasil
2. Klik button
yang tersedia pada home screen Setelah button diklik, berpindah ke menu fitur utama. Berhasil 3. Tombol back button Menavigasikan kembali ke home screen. Berhasil 4. Tombol icon kamera Dapat membuka kamera ponsel dan Berhasil
mengambil gambar secara langsung. 5. Tombol icon folder Dapat membuka galeri ponsel dan memilih gambar. Berhasil 6. Proses scan gambar Menampilkan hasil output teks dari gambar. Berhasil 7. Tombol icon copy Meng-copy teks dari hasil output. Berhasil Tabel 2. Hasil Pengujian User Acceptance Testing
Total SS (Sangat Setuju) = 7+3+2+10+4 = 26
Total S (Setuju) = 1+6+5+6 = 18
Total N (Netral) = 2+1+3 = 6

## Menghitung Jawaban Responden
SS (Sangat Setuju) = 26 x 5 = 130
S (Setuju) = 18 x 4 = 72
N (Netral) = 6 x 3 = 18
TS (Tidak Setuju) = 0 x 2 = 0
STS (Sangat Tidak Setuju) = 0 x 1 = 0
Total Skor = 220
Pertanyaan Skor Sangat Tidak Setuju Tidak Setuju Ne- tral Setu- ju San- gat Setu- ju Desain UI menarik 2 1 7 Aplikasi mudah dipahami 1 6 3 Aplikasi tidak terlalu berat 3 5 2 Aplikasi dapat dijalankan secara offline 10 Semua fitur berjalan dengan baik 6 4
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 23

## Menghitung Nilai Tertinggi Dan terendah
M = Skor tertinggi x (Jumlah pertanyaan x Jumlah responden)
N = Skor Terendah x (Jumlah pertanyaan x Jumlah responden)
M = 5 x (5 x 10) = 250
N = 1 x (5 x 10) = 50

## Menghitung Persentase UAT

## Tabel 3. Range Persetujuan
Kategori Range Sangat Tidak Setuju (STS) 0% - 20% Tidak Setuju (TS) 21% - 40% Netral (N) 41% - 60% Setuju (S) 61% - 80% Sangat Setuju (SS) 81% - 100% Persentase UAT = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑆𝑘𝑜𝑟 𝑀 𝑥 100%
Persentase UAT = 220 250 𝑥 100% = 88%
Range  persetujuan  dengan  hasil  pengujian termasuk Sangat Setuju (SS) karena berada pada range 81% - 100%.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  berhasil  mengembangkan aplikasi seluler berbasis Flutter yang mengintegrasikan  teknologi  Optical  Character Recognition (OCR) menggunakan library Tesseract  OCR  untuk  mendeteksi  teks  dalam gambar  dengan  akurasi  tinggi  dan  efisiensi. Pendekatan  Rapid  Application  Development (RAD)  memastikan  pengembangan  aplikasi dilakukan dengan cepat dan terstruktur, menghasilkan  fitur  yang  berfungsi  dengan  baik sesuai  hasil  pengujian black  box  testing ,  dan mendapat  tingkat  persetujuan  sangat  setuju sebesar  88%  dari  User  Acceptance  Testing (UAT). Aplikasi ini fleksibel, responsif, dan user- friendly,  dapat  digunakan  untuk  berbagai keperluan  praktis  seperti  pencarian  teks  dalam komik digital, deteksi teks pada menu  makanan, dan identifikasi plat nomor kendaraan, memberikan  solusi  efisien  dan  efektif  bagi pengguna  serta  membuka  peluang  untuk pengembangan  lebih  lanjut  dalam  pemanfaatan
teknologi OCR pada platform mobile.

## 5. REFERENSI
[1] I. Wijaya and C.
Lubis, “Pengimplementasian  Ocr  Menggunakan Cnn Untuk Ekstraksi Teks Pada Gambar,”
J. Ilmu Komput. dan Sist. Inf. , vol. 10, no. 1, 2022, doi: 10.24912/jiksi.v10i1.17836.
[2] A.  Aprilino  and  I.  H.  Al  Amin, “Implementasi  Algoritma  Yolo  dan Tesseract  OCR  pada Sistem  Deteksi  Plat Nomor  Otomatis,” J.  TEKNOINFO ,  vol.
16, no. 1, pp. 54–59, 2022.
[3] F. Maedjaja and Efraim, “Sistem  deteksi teks pada cover buku dengan pendekatan karakter teks,” Infact Ukrim , vol. 6, no. 2, 2021.
[4] N. Mamuriyah and J. Jacky, “Perancangan dan Pembuatan Alat untuk Mendeteksi Teks Hangul dan Inggris pada Menu  Makanan  Menggunakan  metode OCR  (Optical  Character  Recognition),” Telcomatics , vol. 6, no. 1, pp. 1–10, 2021, doi: 10.37253/telcomatics.v6i1.5054.
[5] M.  Rizal  Toha  and  A.  Triayudi, “PENERAPAN  MEMBACA  TULISAN DI DALAM GAMBAR MENGGUNAKAN METODE OCR
BERBASIS WEBSITE (STUDI KASUS: e-KTP),” JST  (Jurnal  Sains dan Teknol. , vol.  11,  no.  1,  pp.  175–183,  2022,  doi: 10.23887/jstundiksha.v11i1.42279.
[6] A.  Kumar  Siliwangi  and  D.  Prabowo, “Pencarian  Informasi  Berbasis  Teks dalam  Komik  Digital  Menggunakan OCR,” J. Sains, Bisnis dan Teknol. , vol. 8, no. 2, pp. 1886–1894, 2022.
[7] M.  N.  Pangesti  and  V.  Frendiana, “Rancang Bangun Tampilan Aplikasi My Aquaponic  Menggunakan  Framework Flutter,” vol. 1, no. 1, pp. 348–357, 2022.
[8] Y.  C.  Sipayung,  “Identifikasi  Tingkat Kemiripan Dokumen Teks Menggunakan Fungsi Hash Pada Algoritma Winnowing,” Univ. Sumatera Utara , vol.
1, no. 3, pp. 82–91, 2021.
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 24
[9] Hajriansyah, “Identifikasi Jenis Rempah-
Rempah  Menggunakan  Metode  CNN Berbasis  Android,” J.  Ris.  Sist.  Inf.  Dan Tek.  Inform. ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  223–232,
2023.
[10] W. Saputro and S. Amelia, “Implementasi Pendataan  Warga  RW  007  Penggilingan Jakarta  Timur  Menggunakan  Metode OCR  Tesseract,” J.  Tek.  Elektro  dan Komputasi , vol. 5, pp. 130–143, 2023.
[11] A.  Munandar,  M.  H.  Santoso,  and  S. Sulistiyasni,  “Jurnal  Media  Pratama Jurnal Media Pratama,” vol. 15, no. 1, pp. 43–61, 2021.
[12] N.  Fitriani  and  U.  Sholihah,  “Sistem Rekomendasi  Toko  Servis  Komputer  di Kota  Sampit  Menggunakan  Framework Flutter,” vol. 2, no. 2, pp. 33–39, 2023.
[13] T. P. Putri and Febriani, “Clustering Data Cuti  Sakit  Menggunakan  Algoritma
Affinity Propagation (Studi Kasus: Perusahaan Telekomunikasi Di Jakarta),”
J. Ilm. Teknol. dan Rekayasa , vol. 27, no.
1, pp. 69–84, 2022, doi: 10.35760/tr.2022.v27i1.5823. [14] N.  Izzah,  N.  Yusliani,  and  D.  Roodiah, “Sistem  Deteksi  Kemiripan  Teks  Pada Berita Berbahasa Indonesia Menggunakan algoritma Ratcliff/Obershelp,” J. Linguist. Komputasional ,  vol.  5,  no.  1,  p.  1,  2022, doi: 10.26418/jlk.v5i1.65. [15] ILLMAWATI REEZKY and HUSTINAWATI,  “YOLO  v5  untuk Deteksi Nomor Kendaraan di DKI Jakarta
YOLO V5 for Vehicle Plate Detection in DKI  Jakarta,” J.  Ilmu  Komput.  Agri- Informatika ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  32–43, 2022, [Online]. Available: www.kaggle.com
[16] N.  Filsa,  Widodo,  and  B.  Prasetya  Adhi, “Kinerja Algoritma Canny untuk Mendeteksi Tepi  dalam Mengidentifikasi
Tulisan  pada  Citra  Digital  Meme,”
PINTER    J.  Pendidik.  Tek.  Inform.  dan Komput. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  45–53,  2019, doi: 10.21009/pinter.3.1.8.
[17] R.  Dermawan,  F.  A.  Bachtiar,  and  P.  P. Adikara,  “Peringkasan  Teks  Untuk Deteksi Kejadian Pada Dokumen Twitter Berbahasa  Indonesia  Dengan  Metode Affinity  Propagation,” J.  Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no.
3, pp. 2208–2214, 2019.
[18] P. S. A. P. Wulandari, K. T. Martono, and I.  P.  Windasari,  “Pengembangan  Sistem Pendeteksi  Gesture  Angka  pada  Tangan secara  Realtime  Berbasis  Android,” Edu Komputika J. , vol. 7, no. 1, pp. 1–9, 2020, doi: 10.15294/edukomputika.v7i1.38655.
[19] F.  Putrawansyah,  “Application  Running Text  Information  Berbasis  Android,” JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan  Sist. Informasi) ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  116–125, 2019, doi: 10.35957/jatisi.v6i1.161.
[20] F.  N.  Sabrina,  “Aplikasi  Steganografi Pada  Media  Gambar  Menggunakan Algoritma Least Significan Bit,” J. Tera , vol. 1, no. 2, pp. 185–201, 2021, [Online].
Available:
http://jurnal.undira.ac.id/index.php/jurnal tera/article/view/55
[21] H. Faqih, A. B. Hikmah, and W. Azizah, “Implementasi Metode Rapid Application Development Pada
Pengembangan Aplikasi  e-Fin  Mosque  Z,” Indones.  J.
Softw. Eng. , vol. 8, no. 1, pp. 83–91, 2022, doi: 10.31294/ijse.v8i1.13007.