MIND Journal | ISSN (p): 2528-0015  | ISSN (e): 2528-0902
Desember 2022

## Penentuan Ukuran Citra Minimal Sistem Konversi Aksara Sunda dengan Metode Template Matching Correlation
UUNG UNGKAWA 1 , RACHMAT FAUZI 2 , NYAI ROHAETI 3
1,2 Program Studi Informatika, Institut Teknologi Nasional Bandung 3 SMP Nur Kautsar Kabupaten Bandung Email: uung@itenas.ac.id
Received 6 November 2022 | Revised 2 Desember 2022 | Accepted 21 Desember 2022

## ABSTRAK
Aksara  Sunda  banyak  ditemui  di  banyak  tempat.  Untuk  itu,  dibutuhkan  sistem yang dapat menerjemahkan aksara Sunda ke dalam huruf latin. Dalam penelitian ini  dibangun  sebuah  sistem  yang  mampu  membantu  orang  memahaminya. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan  ukuran  citra  minimal  yang  masih dapat  dikenali  dengan  akurasi  di  atas  50%.  Untuk  itu  dalam  eksperimen  ini dibuat tiga ukuran: kecil (5x5 pixel), sedang (10x10 pixel), besar (15x15 pixel). Sistem  menggunakan  algoritma  Template  Matching  Correlation.  Tahapan pertama  yaitu  proses  akuisisi  citra  digital  kedalam  sistem,  dilanjut  dengan tahapan pre-processing. Sistem kemudian melakukan tahapan segmentasi baris, kata,  dan  huruf  lalu  dilakukan  normalisasi.  Citra  hasil  normalisasi  diklasifikasi sesuai dengan label yang memiliki nilai korelasi terbesar. Hasil pengujian untuk citra  yang  dinormalisasi  dengan  ukuran  besar  didapat  nilai  akurasi  sebesar 83,66%, untuk citra dengan ukuran sedang didapat akurasi sebesar 33,66%, dan untuk ukuran kecil didapat akurasi sebesar 8,33%.

## Kata kunci: Pengolahan Citra, Aksara Sunda, Template Matching Correlation

## ABSTRACK
Sundanese  script  can  be  found  in  many  places.  For  this  reason,  we  need  a system that can translate Sundanese script into Latin letters. In this research, we build a system for helping people understand it. This study aims to determine the minimum image size that can still be recognized with accuracy more than 50%. For  this  reason,  we  normalize  three  image  sizes:  large  (15x15  pixels),  medium (10x10  pixels),  small  (5x5  pixels).  The  system  uses  the  Template  Matching Correlation  algorithm.  The  first  stage  is  the  process  of  acquiring  digital  images into the system, followed by the pre-processing stage. The system then performs line,  word,  and  letter  segmentation  stages  and  then  normalizes  them.  The normalized  image  is  classified  according  to  the  label  that  has  the  highest correlation value. The results for normalized images with large sizes obtained an accuracy of 83.66%, for medium sizes obtained an accuracy of 33.66%, and for small sizes have an accuracy of 8.33%.

## Keywords: Image Processing, Sundanese Script, Template Matching Correlation

## 1. PENDAHULUAN
Bahasa  Sunda  merupakan  satu  dari  banyaknya  bahasa  daerah  yang  ada  di  Indonesia. Sebagian  besar  daerah  di  Jawa  Barat  menggunakan  bahasa  Sunda  untuk  berkomunikasi sehari hari. Bahasa Sunda memiliki bentuk aksaranya sendiri dan dihidupkan kembali dengan diresmikannya  pada  tahun  1999  sebagai  aksara  Sunda  Baku  sebagai  acuan  ke  depannya. Banyak jenis aksara Sunda baku salah satunya adalah Aksara Ngalagena. Aksara Ngalagena merupakan  akrasa  dasar  yang  terdiri  dari  23  jenis  huruf  konsonan.  Di  setiap  jenis  huruf memiliki perbedaan bentuk namun ada beberapa karakter yang memiliki bentuk yang mirip.
Seiring  waktu  dengan  diikuti  perkembangan  jaman  penggunaan  aksara  Sunda  telah  lama ditinggalkan  dan  tidak  sedikit  masyarakat  Sunda  sendiri tidak bisa membaca  aksara  Sunda dengan  benar.  Selain  itu  banyak  tulisan  aksara  Sunda  di  beberapa  tempat  seperti  tempat bersejarah,  lokasi  wisata  yang  banyak  menjelaskan  dengan  menggunakan  tulisan  aksara Sunda, serta bacaan yang menggunakan aksara Sunda yang seringkali sebagai masyarakat Sunda  asli  maupun  di  luar  itu  tidak  dapat  memahami  artinya.  Tentu  saja  masyarakat membutuhkan  sarana  agar  tetap  dapat  memahami  arti  dari  tulisan  tersebut  yakni  sistem yang dapat mengubah tulisan aksara Sunda kedalam bentuk tulisan huruf latin.
Permasalahan yang sering muncul dalam konversi aksara Sunda adalah akurasi (Amalia et al.,  2020),  (Rahmawati  et  al.,  2021),  (Purnama  et  al.,  2022)  sehingga  dalam penelitian ini untuk solusi dari permasalahan tersebut adalah dengan cara membuat sebuah sistem  yang  dapat  mengenali  bentuk  tulisan  dan  pola  pada  citra  yang  berbentuk  aksara Sunda  yang  menjadi  objek  penelitian,  adapun  upaya  untuk  meningkatkan  nilai  akurasi dengan cara memperbanyak data latih. Selanjutnya pada sistem yang dibuat menggunakan beberapa proses pengolahan citra digital. Pada pengolahan citra digital diperlukan tahapan pre-processing  untuk  memperbaiki  kualitas  citra  (Nugroho  et  al.,  2014).  Tahapan selanjutnya  setelah pre-processing  adalah  tahap  segmentasi.  Fokus  pada  tahap  ini  adalah untuk  memisahkan  setiap  huruf  pada  baris  kata  atau  kalimat.  Setelah  tahap  segmentasi berhasil  kemudian  sistem  memasuki  tahap  normalisasi  dengan  tujuan  menyesuaikan  data latih  dan  data  uji,  kemudian  dillanjutkan  dengan  proses  pengenalan  bentuk  dengan menggunakan  metode Template  Matching  Correlation.  Metode  ini  bekerja  dengan menghitung nilai korelasi antara citra latih dan citra uji dengan tujuan untuk mencari hasil terbaik  yang  mendekati  nilai  satu  (Angraheni  et  al.,  2017).  Tahap  akhir  setelah dilakukannya  tahap-tahap  sebelumnya  yaitu  dilakukannya  proses  konversi  citra  yang sebelumnya  telah  terdeteksi  sebagai  objek  kedalam  bentuk  teks  sesuai  dengan  label  dari citra  data  latih  yang  memiliki  nilai  kolerasi  yang  tertinggi,  sehingga  didapatkan  hasil  akhir berupa teks dalam huruf latin.
Adapun  dalam  penelitian  ini  dibuat  sebuah  sistem  yang  membandingkan  nilai  akurasi pengenalan dari tiga ukuran citra pada proses normalisasi yang berbeda untuk mengkonversi aksara  Sunda  ke  dalam  huruf  latin,  untuk  ditentukan  ukuran  citra  minimalnya  yang  masih bisa  dikenali  dengan  baik  (akurasi  di  atas  50%).  Kedua,  dalam  sistem  ini  juga  diteliti keberhasilan teknik segmentasi dengan deteksi warna batas.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  metode  sistem  yang  digunakan  menggunakan Template  Matching Correlation. Metode ini cocok digunakan untuk mencari dua variable atau lebih yang sifatnya kuantitatif.  Agar  pengenalan  dan  pendeteksian  tercapai,  citra  masukan  akan  dibandingkan dengan  setiap  template  untuk  menemukan  kecocokan  yang  tepat  dan  sesuai  dengan representasi  terdekat  dari  citra  yang  diinputkan.  Tingkat  kesamaan  pola  dan  ciri  tersebut
direpresentasikan  sebagai  nilai  korelasi  yang  merupakan  output  dari  metode Template Matching Correlation. Nilai korelasi didapat dengan menggunakan persamaan berikut :
𝑟 = ∑ (𝑥 𝑖𝑘 −𝑥̅ 𝑖 )(𝑥 𝑗𝑘 −𝑥̅ 𝑗 ) 𝑛 𝑘=1 √{∑ (𝑥 𝑖𝑘 −𝑥̅ 𝑖 ) 𝑛 𝑘=1 ∑ (𝑥 𝑗𝑘 −𝑥̅ 𝑗 ) 𝑛 𝑘=1 } (1)
r : nilai korelasi antara dua buah matriks (rentang nilai -1 dan +1) x ik : nilai piksel ke k dalam matriks i
x jk : nilai piksel ke k dalam matriks j
x i : nilai rata-rata dari piksel matriks i
x j : nilai rata-rata dari piksel matriks j n : jumlah piksel pada suatu matriks
Dari sini x i dan x j dapat dihitung dengan persamaan :
𝑥 𝑖 ̅ = 1 𝑛 ∑ 𝑥 𝑖𝑘 𝑛 𝑘=1 d an 𝑥 𝑗 ̅ = 1 𝑛 ∑ 𝑥 𝑗𝑘 𝑛 𝑘=1 (2)
Nilai  yang  dihasilkan  dari  Persamaan  (1)  dan  (2)  di  atas  akan  berbeda  diantara  0  sampai dengan  1.  Jika  nilai  korelasi  semakin  mendekati  1  maka  kedua  matriks  tersebut  memiliki tingkat kemiripan yang tinggi.
Cara kerja sistem secara keseluruhan dapat dilihat pada Gambar 1. Beberapa tahapan secara menyeluruh tersebut yaitu :
1. Akuisisi  Citra:  pada  proses  ini  user  memasukan  sebuah  citra  ke  dalam  sistem  untuk kemudian  diolah  oleh  sistem  pada  proses  selanjutnya.  Penjelasan  lebih  rinci  tentang akusisi citra akan dibahas pada subbab selanjutnya
2. Preprocessing  Citra  Digital:  tahapan  ini  bertujuan  untuk  mengurangi  noise  yang  ada pada  citra  sehingga  dapat  meningkatkan  keberhasilan  sistem  pada  tahap  selanjutnya yaitu segmentasi.
3. Segmentasi citra dilakukan pada sistem ini dengan tujuan memisahkan setiap baris dan huruf  yang  ada  pada  citra.  Keberhasilan  sistem  dalam  melakukan  segmentasi  sangat bergantung  pada  proses  sebelumnya  yaitu  tahapan  preprocessing.  Tahapan  ini dilakukan dengan cara menentukan kordinat objek yang bernilai RGB (Red Green Blue) masing-masing  255  (putih).  Karena  citra  sudah  hitam  putih,  latar  belakang  berwarna hitam  (RGB  masing-masing  0).  Yang  berwarna  putih  dipotong  menjadi  sebuah  citra (aksara). Jika di dalam citra terdapat beberapa objek maka citra akan terpisah menjadi beberapa bagian citra (aksara).
4. Normalisasi citra bertujuan untuk menyesuaikan citra latih dengan citra uji.
5. Tahapan  ke  lima  pada  diagram  alir  data  uji  yaitu  tahapan  klasifikasi  menggunakan Template Matching Correlation sedangkan pada data latih yaitu tahapan penyimpanan citra yang telah dilakukan tahapan-tahapan sebelumnya di dalam sebuah file direktori.

## Gambar 1. Flowchart Alur Sistem

## a. Akuisisi Citra
Proses akusisi citra dilakukan oleh pengguna dan terdiri dari 3 tahapan yaitu :
1. Tahap pengguna memasukan sebuah file berupa citra digital kedalam sistem. File citra yang dapat dimasukan pengguna dapat berupa file gambar seperti .png, .jpg, .jpeg.
2. Selanjutnya sistem akan mengambil sebuah informasi citra digital berupa matriks nilai piksel yang ada pada citra.
3. Hasil  akhir  dari  tahap  akusisi  citra  merupakan  citra  yang  telah  dikenali  nilai  matriks pikselnya.
Untuk ilustrasi, ambil citra pada Gambar 2:

## Gambar 2. Citra input

## b. Pre-Processing
Pre-Processing  (Ahmed  Abbood et  al., 2014)  citra  dilakukan  dengan  masukan  berupa citra akusisi yang telah dikenali nilai matriks pikselnya pada tahapan sebelumnya. Tahapan pre-processing dibagi kedalam 3 sub-proses yaitu:
1. Grayscaling  :  Tahapan  ini  merupakan  sebuah  proses  awal  pada  pre-processing  citra. Pada tahap ini citra masukan dikonversi menjadi citra grayscale sehingga citra memiliki intensitas  nilai  piksel  keabuan  (0  -255).  Contoh  hasil  sub  proses  ini  tampak  seperti Gambar 3.

## Gambar 3. Hasil grayscaling
2. Low  Pass  Filtering  :  Pada  tahap  ini  citra  yang  telah  dilakukan  grayscaling  dilakukan proses  konvolusi  menggunakan  kernel Low  Pass  Filter  sehingga  menghasilkan  citra yang lebih halus. Hasil Low-pass filtering tampak seperti Gambar 4.

## Gambar 4. Hasil low-pass filtering
3. Thresholding : Pada tahap ini citra hasil Low Pass Filtering  dibagi kedalam dua kelas yaitu hitam & putih (0 & 255). Tahapan ini diperlukan untuk memisahkan bagian yang menjadi objek (Aksara Sunda Baku) dan background. Hasil thresholding tampak seperti pada Gambar 5.
Gambar 5. Hasil thresholding

## c. Segmentasi Citra
Pada  proses  segmentasi  dilakukan  sebanyak  tiga  kali  yaitu  tahapan  segmentasi  baris, segmentasi  kata  dan  segmentasi  huruf.  Tahapan  segmentasi  baris  dilakukan  dengan menggunakan metode Dilasi Strel ( Structuring Element) horizontal (Srisha & Khan, 2013),
(Gil & Kimmel, 2003) sehingga menghasilkan citra seperti pada Gambar 6.

## Gambar 6. Hasil Segmentasi Baris
Setelah  dilakukan  segmentasi  baris  selanjutnya  dilakukan  proses  segmentasi  setiap  kata sehingga  citra  terpecah  menjadi  beberapa  bagian  sesuai  dengan  objek  yang  dikenali  oleh sistem. Hasil dari segmentasi huruf direpresentasikan pada Gambar 7.

## Gambar 7. Hasil Segmentasi Kata
Setelah  dilakukan  segmentasi  kata  selanjutnya  dilakukan  proses  segmentasi  setiap  huruf menggunakan  strel  vertical sampai citra memisah  menjadi beberapa bagian  sesuai dengan objek yang dikenali oleh sistem. Hasil dari segmentasi huruf direpresentasikan pada Gambar 8.

## Gambar 8. Hasil Segmentasi Huruf

## d. Normalisasi
Tahap normalisasi terdiri dari 2 sub-proses yaitu :
1. Resizing:  Pada  tahap  ini  terdapat  tiga  ukuran  yang  akan  dilakukan  pengujian, dengan  merubah  ukuran  citra  uji  sesuai  dengan  yang  akan  diteliti  dan  ada  pada data latih yaitu 15x15 piksel (Gambar 9), 10x10 piksel (Gambar 10), dan 5x5 piksel (Gambar 11).
Gambar 9. Hasil Resizing 15x15 Piksel
Gambar 10. Hasil Hasil Resizing 10x10 Piksel
Gambar 11. Hasil Hasil Resizing 5x5 Piksel
2. Thinning:  Proses  ini  bertujuan  untuk  mengurangi  ketebalan  piksel  pada  huruf sehingga menghasilkan informasi yang diperlukan saja oleh sistem. Proses thinning bekerja dengan cara merubah piksel tengah citra dalam jendela 3x3 menggunakan algoritma  Hilditch's,  sampai  keseluruhan  piksel  yang  ada  pada  matriks  citra sehingga menghasilkan ketebalan huruf <= 2 piksel.

## e. Template Matching Correlation
Proses selanjutnnya merupakan proses klasifikasi menggunakan metode Template Matching Correlation (Hartanto et al., 2015), (Lamghari et al., 2016), (Arif & Sabar, 2012). Gambar 12 menjelaskan bagaimana alur dari proses Template Matching Correlation. Seperti pada  Gambar  12,  pada  proses  ini  citra  normal  (K)  pertama  sampai  dengan  jumlah  citra normalisasi  (N)  dihitung  nilai  korelasinya  dengan  setiap  citra  latih  yang  terdapat  pada  file direktori. Nilai korelasi terbaik merupakan nilai korelasi terbesar yang paling mendekati (nilai 1). Setelah didapatkan nilai korelasi terbaik sistem akan mengkonversi citra tersebut kedalam
label  yang  dimiliki  data  latih.  Proses  tersebut  akan  terus  berulang  sesuai  dengan  jumlah huruf/objek yang telah tersegmentasi oleh sistem.
Gambar 12. Proses Template Matching

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  sistem  dilakukan  dengan  menghitung  akurasi, presisi,  recall  dan  F  Measure (Powers,  2011)  (Cristani  et  al.,  2022).  Nilai  akurasi, presisi,  recall,  dan  F  Measure sistem dalam mengenali huruf didapatkan dengan menggunakan persamaan berikut:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 𝑥 100% (3) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 𝑥 100% (4) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 𝑥 100% (5) 𝐹 𝑀𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒 = 2 𝑥 (𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑥 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) (𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) (6)
Di mana : TP (True Positive) = Correct Result FP (False Positive) = Unexpected Result FN (False Negative) = Missing Result TN (True Negative) = Correct Absence of result.

## a. Kasus Uji
Dalam eksperimen, kami membuat tiga kelompok citra uji: citra uji satu baris (Tabel 1), citra uji  dua  baris  (Tabel  2) masing-masing  terdiri dari lima  sampel  citra dan  citra uji  tiga  baris (Tabel 3) yang terdiri dari tiga sampel. Setiap citra uji diubah ukurannya dalam normalisasi menjadi 15x15 piksel, 10x10 piksel, dan 5x5 piksel. Berikut tabel citra uji yang dimaksud:
Mulai Citra Normal, N Inisialisasi k=1
Menghitung korelasi citra ke k Cari nilai korelasi terbesar 1 1 Tampilkan label template yang memiliki nilai korelasi terbesdar k=n?
k=k+1
Selesai y
Tabel 1. Citra Uji Satu Baris No Citra Uji Citra Asli Terjemahan Latin 1-1 BaHaSa Pangabasa NgaRaJa 1-2 BaPa SaYa NgaRaNa LaLa 1-3 JaMaNa BaLaGa KaSaSaHa 1-4 SaBaRaHa KaCa SaDaYaNa 1-5 DaTaNa BaWa CaRaLa Tabel 2. Citra Uji Dua Baris No Citra Uji Citra Uji Terjemahan Latin 2-1 Bahasa Pangabasa Ngaraja Wayahana Barala 2-2 Bapana Zaqa Kaya Raya Mawa Saha Jajaka 2-3 Jamana Balaga Kasasaha Wayahana Barala 2-4 Kanada Nagara Kaya Ngarasa Katana Kamamana 2-5 Karasa Hawana Nyata Ragana Kajaga Tabel 3. Citra Uji Tiga Baris No Citra Uji Citra Asli Output Seharusnya 3-1 Bahasa Pangabasa Ngaraja Ngarasa Katana Kamamana Ngagaya Mawa Sasama 3-2 Jawarana Nyanganga Bahasa Pangabasa Ngaraja Mawa Raga Baraya 3-3 Jamana Balaga Kasasaha Wayahana Barala Xalamana Kanyatana
Penentuan Ukuran Citra Minimal Sistem Konversi Aksara Sunda dengan Metode Template Matching Correlation

## b. Kinerja Sistem Rata-Rata Hasil Eksperimen
Dengan menggunakan Persamaan (3), (4), (5) dan (6), diperoleh hasil seperti pada Tabel 4, Tabel 5 dan Tabel 6.
Tabel 4. Kinerja Sistem untuk Citra 15x15 Pixel
STUDI KASUS AKURASI PRESISI RECALL F-MEASURE Satu Baris 87,50% 87,50% 100% 93,33% Dua Baris 83% 83% 100% 90,6% Tiga Baris 80,49% 80,49% 100% 89,15% Rata-Rata 83,66% 83,66% 100% 91% Tabel 5. Kinerja Sistem untuk Citra 10x10 Pixel STUDI KASUS AKURASI PRESISI RECALL F-MEASURE Satu Baris 32,4% 32,4% 100% 48,40% Dua Baris 35,60% 35,60% 100% 52,20% Tiga Baris 32,93% 32,93% 100% 49,33% Rata-Rata 33,66% 33,66% 100% 50% Tabel 6. Kinerja Sistem untuk Citra 5x5 Pixel STUDI KASUS AKURASI PRESISI RECALL F-MEASURE Satu Baris 8,60% 8,60% 60% 14,8% Dua Baris 12,20% 12,20% 80% 15,8% Tiga Baris 3,71% 3,71% 66,66% 7,00% Rata-Rata 8,33% 8,33% 69% 12,6%

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  pengujian  pada  tiga  studi  kasus  yang  telah  dilakukan,  algoritma Template Matching Correlation mampu melakukan klasifikasi aksara Sunda baku pada citra yang sudah di normalisasi menjadi 15x15 piksel dengan nilai total rata-rata persentase akurasi sebesar 83,66%,  presisi  sebesar  83,66%,  recall  sebesar  100%,  dan  F  Measure  sebesar  91,00%. Pada  ukuran  normalisasi  citra  10x10  piksel  mendapatkan  nilai  akurasi  sebesar  33.66%, presisi sebesar 33,66%,  recall sebesar  100%  dan  F  Measure  50,00% dan  tergolong  cukup untuk  melakukan  klasifikasi  aksara  Sunda  menjadi  huruf  latin.  Sedangkan  pada  pengujian ukuran normalisasi citra 5x5 piksel mendapatkan nilai akurasi sebesar 8.33%, presisi sebesar 8,33%, recall sebesar 69,00% dan F Measure 12,60%, dimana pada pengujian normalisasi 5x5 piksel tergolong sangat kurang untuk melakukan klasifikasi aksara Sunda menjadi huruf latin.
Dengan demikian, metode Template Matching Correlation bisa diterapkan pada ukuran citra minimal  15xa5  pixel  karena  pada  ukuran  10x10  pixel,  akurasi  sudah  turun  drastis  pada kisaran  di  bawah  50%.  Ini  berarti  pada  ukuran  10x10%,  akurasi  sudah  minoritas.  Kedua, dalam hal segmentasi, sudah dapat menghasilkan segmentasi yang sesuai jumlah baris dan jumlah  karakter  karena  dalam  semua  kasus  uji,  tidak  ada  baris  ataupun  karakter  yang hilang.

## DAFTAR RUJUKAN
Ahmed  Abbood,  A.,  Sulong,  G.,  &  Peters, S. U. (2014).  A review of fingerprint  image pre- processing. Jurnal  Teknologi  (Sciences  and  Engineering),  69(2),  79–84. https://doi.org/10.11113/jt.v69.3111
Amalia, N., Hidayat, E. W., & Aldya, A. P. (2020). Pengenalan Aksara Sunda Menggunakan Metode Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation Dan Deteksi Tepi Canny. CESS (Journal
of Computer Engineering, System and Science), 5(1), 19. https://doi.org/10.24114/cess.v5i1.14839
Angraheni, N. R., Efendi, R., & Purwandari, E. P. (2017). Pengenalan Tulisan Tangan huruf Hijaiyah  sambung  menggunakan  Algoritma  Template  Matching  Correlation. Jurnal Rekursif, 5(1), 21–31.
Arif,  Y.  M.,  &  Sabar,  A. (2012).  Sistem  Pengenalan  Wajah Menggunakan  Metode Template Matching. MATICS.
Cristani, M., Olvieri, F., Workneh, T., Pasetto, L., & Tomazzoli, C. (2022). Classification Rules Explain Machine Learning. Proceedings Ofthe 14th International Conference on Agents and  Artificial  Intelligence  (ICAART2022)  -  Volume  3,  Pages  897-904,  3(Icaart),  897– 904. https://doi.org/10.5220/0010927300003116
Gil,  J.  Y.,  &  Kimmel,  R. (2003).  Efficient dilation,  erosion,  opening,  and  closing  algorithms.
IEEE  Transactions  on  Pattern  Analysis  and  Machine  Intelligence,  24(12),  1606–1617. https://doi.org/10.1109/TPAMI.2002.1114852
Hartanto,  S.,  Sugiharto,  A.,  &  Endah,  S.  N.  (2015).  Optical  Character  Recognition Menggunakan Algoritma Template Matching Correlation. Jurnal Masyarakat Informatika, 5(9). https://doi.org/10.14710/jmasif.5.9.1-12
Lamghari, N., Charaf, M. E. H., & Raghay, S. (2016). Template Matching for Recognition of Handwritten  Arabic  Characters  Using  Structural  Characteristics  and  Freeman  Code. (IJCSIS)  International  Journal  of  Computer  Science  and  Information  Security,  14(12), 31–40.
Nugroho, D. C., Sulistiyo, M. D., & Purnama, B. (2014). Optical Character Recognition Pada Smart Phone Menggunakan Contour Analysis Dan Feature. September.
Powers,  D.  M.  W.  (2011).  Evaluation:  from  precision,  recall  and  F-measure  to  ROC, informedness,  markedness and  correlation. Journal of Machine Learning Technologies, 2(1). https://doi.org/10.9735/2229-3981
Purnama, A., Bahri, S., Gunawan, G., Hidayatulloh, T., & Suhada, S. (2022). Implementation of  Deep  Learning  for  Handwriting  Imagery  of  Sundanese  Script  Using  Convolutional
Neural  Network  Algorithm  (CNN). ILKOM  Jurnal  Ilmiah,  14(1),  10–16. https://doi.org/10.33096/ilkom.v14i1.989.10-16
Rahmawati, S. N., Hidayat, E. W., & Mubarok, H. (2021). Implementasi Deep Learning Pada Pengenalan  Aksara  Sunda  Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural  Network.
INSERT :  Information  System  and  Emerging  Technology  Journal,  2(1),  46. https://doi.org/10.23887/insert.v2i1.37405
Srisha,  R.,  &  Khan,  A.  (2013).  Morphological  Operations  for  Image  Processing :
Understanding and its Applications. NCVSComs-13 Coference Proc, December, 17–19.