## Fi’il Mu’tal Pattern Detection System In The Image Of The Qur’an Using The Sokal & Michener Method
1 Siti Nazilah, 2 Eko Hariyanto
1,2 Program Studi Sistem Komputer, Universitas Pembangunan Panca Budi Email: sitinazilahdzikra@gmail.com

## Abstract
The  book  of  the  Qur'an  is  Kalamullah,  as  a  miracle,  which  has  been  revealed  to  the  closing  of  the Prophets  and  Apostles,  Muhammad  through  the  intermediary  of  Jibril  which  is  contained  in  his manuscripts, reads it as worship, which begins with Surah Al-Fatihah which closes with Surah An-Nas. To  read  from  the  contents  of  the  verses  of  the  Qur'an,  knowledge  and  understanding  are  needed  in understanding the contents of the contents of the verses of the Qur'an. By learning the science of nahwu, we can find out every meaning of the verses of the Qur'an. In general, not many people study and do not easily understand and seek every meaning of the Qur'an. Therefore, an application for detection of the Qur'an was made entitled System of Detecting Fi'il Mu'tal Patterns in Al-Qur'an Imagery Using the Sokal & Michener Method and from the test results that the accuracy of this system gets a value of 84%. The percentage  detection  rate  indicates  that the  Sokal  &  Michener  can  be  used as a detector  in  the image pattern of the Qur'anic verse. This system has been tested, it can be seen in the performance of this  Fi'il  Mu'tal  Pattern  detection  system,  the  accuracy  process  is  carried  out  by  providing  training training with many and variedThis Fi'il detection system helps in learning the meaning of words in the Qur'an, and this application is needed for beginners who want to get more knowledge from everything that is learned from this application, teacher guidance is needed to guide in learning how to interpret words or content according to the true laws..
Keywords: Image, Qur’an, Fi’il mu’tal, Sokal & Michener.

## 1. INTRODUCTION
Al-Qur’anul  Karim  adalah  Kalamullah,  Kitab  suci  yang  agung  bagi  umat  Islam  dan  Al-Qur’an ditulis  dalam  bahasa  Arab  yang  dimana  banyak  ilmu  dan  kajian  yang  bermanfaat  dalam  membaca, memahami dari isi dari kandungan arti setiap ayat Al-Quran dan Hadist. Dan sebagian besar Muslim di seluruh dunia mengetahui bagaimana cara membaca Al-Qur’an, tetapi tidak semua umat Islam dapat membaca  Al-Qur’an  dengan  mengetahui  arti  dan  makna  dari  ayat  Al-Qur’an  tersebut.  Jika  kita mengetahui arti kata pada ayat-ayat yang kita baca hal ini mampu menambah pemahaman kita dalam memahami isi kandungan ayat-ayat Al-Qur’an.
Mempelajari bahasa arab terlebih dahulu mengetahui tentang tata bahasa atau dikenal dengan ilmu nahwu. Ilmu nahwu merupakan salah satu cabang ilmu yang harus diprioritaskan dalam mempelajari bahasa Arab. Ilmu nahwu yang membahas kaidah-kaidah tata bahasa arab yang paling mendasar justru sangat  diperlukan  dalam  memahami  literatur-literatur  arab  terutama  kitab-kitab  tentang  ilmu  agama yang banyak dipelajari oleh santri.
Belajar Fi’il mu’tal dapat dilakukan melalui buku, belajar kepada orang yang sudah ahli dalam ilmu nahwu atau melalui sistem yang dapat membantu dalam pemahaman ilmu nahwu. Saat ini, ada beberapa perangkat lunak pembelajaran Al-Qur’an yang tersedia di mana saja. Kegunaan software ini, pengguna hanya dapat membaca Al-Qur’an, namun penempatan fi’il mu’tal tidak ditampilkan.
Dalam penelitian ini, penulis mengembangkan sistem yang menggunakan kombinasi citra surat Al- Qur’an sebagai input data untuk mendapatkan pola Fi’il Mu’tal yang sesuai dengan membandingkan input citra surat Al-Qur’an yang nantinya akan diuji.
Berdasarkan uraian di atas, dalam pengajuan tugas akhir ini penulis akan membahas tentang Sistem Pendeteksi Pola Fi’il Mu’tal Pada Citra Al-Qur’an Menggunakan Metode Sokal & Michener .

## 2. METHODS

## 2.1 Citra
Citra atau gambar dalam bahasa latin imago adalah suatu representasi, kemiripan, atau imitasi dari suatu objek atau benda. Citra dapat dikelompokkan menjadi citra tampak dan citra tidak tampak. Contoh citra  tampak  dalam  kehidupan  sehari-hari  berupa  foto,  gambar,  dan  lukisan,  sedangkan  citra  tidak tampak misalnya data gambar dalam file (citra digital), dan citra yang direpresentasikan menjadi fungsi matematis. Di antara jenis citra tersebut, hanya citra digital yang dapat diolah menggunakan komputer. Jenis citra lain, jika hendak diolah dengan komputer, harus diubah menjadi citra digital, misalnya foto discan dengan scanner, persebaran panas tubuh foto ditangkap dengan kamera infra merah dan diubah menjadi informasi numeris, informasi densitas dan komposisi bagian dalam tubuh manusia ditangkap dengan bantuan pesawat sinar– x dan sistem deteksi radiasi menjadi informasi digital. Kegiatan untuk mengubah informasi citra fisik non digital menjadi digital disebut sebagai pencitraan (imaging) [1].

## 2.2 Citra Digital
Citra digital adalah suatu citra f(x,y) yang memiliki koordinat spasial dan tingkat kecerahan yang diskrit. Citra yang terlihat merupakan cahaya yang direfleksikan dari sebuah objek. Fungsi f(x,y) dapat dilihat sebagai fungsi dengan dua unsur. Unsur yang pertama merupakan kekuatan sumber cahaya yang melingkupi  pandangan  kita  terhadap  objek  (illumination).  Unsur  yang  kedua  merupakan  besarnya cahaya  yang  direfleksikan  oleh  objek  ke  dalam  pandangan  kita  (reflectance  components).  Keduanya dituliskan  sebagai  fungsi  i(x,y),  dan  r(x,y),  yang  digabungkan  sebagai  perkalian  fungsi  untuk membentuk fungsi f(x,y) [2].

## 2.3 Citra Resize
Citra resize merupakan  hasil perubahan ukuran citra  asli ke ukuran yang telah disesuaikan sesuai kebutuhan sistem, dan akan disimpan dalam bentuk .bmp. Hal ini dilakukan agar proses kerja sistem lebih cepat dalam menghitung koordinat citra [3].

## 2.4 Citra Berskala Keabuan (Grayscale)
Grayscale  adalah  warna-warna  pixel  yang  berada  dalam  rentang  gradasi  warna  hitam  dan  putih. Format citra ini disebut dengan derajat  keabuan karena ada  warna abu-abu diantara warna  minimum (hitam) dan warna maksimum (putih). Perubahan warna image menjadi grayscale, cara yang umumnya dilakukan adalah 6 dengan memberikan bobot untuk masing-masing warna dasar red, green, dan blue. Akan  tetapi  cara  yang  cukup  mudah  adalah  dengan  membuat  nilai  rata-rata  dari  ketiga  warna  dasar tersebut dan kemudian mengisikannya untuk warna dasar tersebut dengan nilai yang sama [4].

## 2.5 Konvolusi Deteksi Tepi Menggunakan Sobel
Operator deteksi tepi merupakan alat yang digunakan untuk memodifikasi nilai derajat keabuan sebuah titik  berdasarkan  derajat  keabuan  titik-titik  yang  ada  disekitarnya  (konvolusi/  operasi  ketetanggaan). Operator  sobel  menggunakan  kernel  3x3  piksel  untuk  perhitungan  gradiennya,  dengan  pembobotan yang lebih besar pada piksel-piksel yang dekat dengan titik pusat [5].
Operator Sobel adalah magnitudo dari gradien yang dihitung dengan:
M = √S x 2 + S y 2 = 𝑆 𝑥 + 𝑆 𝑦
Dengan konstanta 𝑐 = 2. Dalam bentuk mask, Sx dan Sy dinyatakan sebagai :
Sobel berbentuk Horizontal
𝑆 𝑥 = [ −1 0 1 −2 0 2 −1 0 1 ]
Sobel berbentuk Vertical
𝑆 𝑦 = [ 1 2 1
0 0 0 −1 −2 −1 ]

## 2.6 Pengenalan Pola
Secara  umum  pengenalan  pola  (pattern  recognation)  adalah  suatu  ilmu  untuk  mengklasifikasikan atau menggambarkan sesuatu berdasarkan pengukuran kuantitatif fitur (ciri) atau sifat utama dari suatu objek. Pola sendiri adalah suatu entitas yang terdefinisi dan dapat diidentifikasikan serta diberi nama. Pengenalan  pola  dapat  melalui  tulisan  tangan,  mata,  wajah  dan  kulit.  Contoh  penerapan  pengenalan pola yaitu pengenalan  karakter pada  huruf sebagai pembelajaran. Pola 11 bisa merupakan  kumpulan hasil pengukuran atau pemantauan dan bisa dinyatakan dalam notasi vektor atau matriks [6].

## 2.7 Metode Sokal & Michener
Sokal  &  Michener  adalah  salah  satu  jenis  teori  yang  mengatur  kesamaan  indeks  ukuran  yang biasanya digunakan dalam pengenalan pola dan klasifikasi untuk populasi keragaman [7].
Rumus Sokal & Michener :
S Sokal & Michener = 𝑎+𝑑 𝑎+𝑏+𝑐+𝑑
Keterangan:
a = Nilai vektor i dan j menunjukkan jumlah koordinat dari (1,1) b = Nilai vektor i dan j menunjukkan jumlah koordinat dari (0,1) c = Nilai vektor i dan j menunjukkan jumlah koordinat dari (1,0) d = Nilai vektor i dan j menunjukkan jumlah koordinat dari (0,0)
Kesamaan biner (binary similarity) dan ketidaksamaan jarak (dissimilarity) merupakan tindakan dalam masalah  analisis  pola  seperti  klasifikasi,  clustering,  dan  lain-lain.  Karena  kinerja  bergantung  pada pilihan  yang  sesuai  ukuran,  banyak  peneliti  telah  mengambil  upaya  yang  rumit  untuk  menemukan kesamaan biner yang paling bermakna. Berbagai macam data dapat diwakili oleh variable biner yang mengekspresikan biner status sampel, yaitu ada / tidaknya, ya / tidak, benar / salah [8].

## 2.7 Skema Sistem
Istilah skema sebenarnya bukan hal yang baru bagi kita. Kata ini sudah lama milik bahasa Indonesia (merupakan kata serapan yang berasal dari bahasa Inggris ‘schema’). Di dalam Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI), kata skema merupakan padanan dari bagan, rangka-rangka, rancangan.Skema adalah suatu pemberian yang digeneralisasikan, suatu rencana atau struktur [9].
Sistem  dapat  didefinisikan  sebagai  suatu  kumpulan  atau  himpunan  dari  unsur,  komponen,  atau variabel yang terorganisasi, saling berinteraksi, saling tergantung satu sama lain dan terpadu. Unsur- unsur yang mewakili suatu sistem secara umum adalah masukan (input), pengolahan (processing), dan keluaran (output) [10].
Skema sistem adalah struktur dan mekanisme untuk menghubungkan sekumpulan unsur atau elemen yang saling berkaitan dan saling mempengaruhi dalam melakukan kegiatan bersama untuk mencapai suatu tujuan. Skema sistem untuk pengenalan pola yang dirancang dalam penelitian ini diilustrasikan pada Gambar 3.2
Proses Grayscale Proses Deteksi Tepi Pencocokan antar Pola Latih dan Pola Uji Proses Blocking Pola

## Gambar 3.2. Skema Sistem
Berdasarkan gambar 3.2 ada beberapa tahapan-tahapan yang dapat dilakukan, yaitu:
1. Input gambar yang berformat citra.bmp. yakni disebut sebagia citra asli dan dimisalkan sebagai sumber yang akan diproses ke tahap selanjutnya.
2. Sumber atau citra asli yang telah diinput terlebih dahulu di resize sesuai dengan format yang ditentukan, konsep dasar mengenai hal ini berfungsi untuk mempercepat proses pendeteksian. xvi
3. Tahap grayscale adalah proses pengolahan citra dengan cara mengubah nilainilai piksel awal citra  (sumber/citra  asli)  menjadi  sebuah  citra  keabuan  yang  berfungsi  untuk  memudahkan proses  perhitungan  pada  operasi  berikutnya,  karena  nilai-nilai  piksel  pada  citra  keabuan tersebut dapat direpresentasikan dalam sebuah matriks.
4. Pada  tahapan  konvolusi  dilakukan  untuk  mendeteksi  daerah  tepi  citra  yang  bertujuan  untuk menandai bagian yang menjadi detail citra dan memperbaiki detail dari citra yang kabur, yang terjadi karena error atau adanya efek dariproses akuisisi citra.
5. Tahap  ini  adalah  memperkuat  dan  memperakurat  proses-proses  sebelumnya  dengan  metode Sokal & Michener untuk pengenlan pola Fi’il Mu’tal.

## 2.8 Skema Metode Sokal & Michener
Diagram alir untuk proses Metode Sokal & Michener dibangun berdasarkan gambar berikut :

## Gambar 3.6. Skema Proses Sokal & Michener
Adapun tahapan-tahapan dari gambar 3.6 adalah sebagai berikut :
1. Memasukkan nilai citra
2. kemudian ambil nilai N dan hitung menggunakan rumus Sokal & Michener.
3. Setelah perhitungan dilakukan, lihat apakah nilai S >= 0 atau <=1,
4. Jika Tidak maka kembali lagi untuk perhitungan ulang
5. Setelah  semua  sudah  didapatkan  maka  akan  keluar  hasil/output,  Setelah  itu  sistem  akan berhenti.

## 3. RESULTS AND DISCUSSION
Software  ini  dibangun  untuk  mendeteksi  pola  fi’il  mu’tal  pada  citra  AlQur’an  menggunanakan Metode  Sokal  &  Michener,  secara  lebih  rinci  dari  sumber  data  sample  yang  telah  dikumpulkan, kemudian diambilah contoh nilai citra pada sebuah sample yang diubah dari citra analog ke citra digital.
Berdasarkan  hal  tersebut  untuk  mengetahui  nilai  yang  terdapat  dalam  setiap  proses  harus  dilakukan beberapa tahap diantaranya resize, grayscale dan konvolusi.
Analisa vektor pola adalah meneliti maupun mengobservasi kembali nilainilai yang terdapat pada vektor pola tersebut. Tiap-tiap tajwid yang telah dideteksi memiliki vektor pola yang unik atau spesifik, sangat  berbeda  antara  satu  fi’il  dengan  fi’il  lainnya.  Analisa  vektor  pola  fi’il  mu’tal  yang  dijadikan acuan/referensi  sudah  harus  ditentukan  sebelum  dilakukan  pengujian  dengan  menggunakan  Metode Sokal & Michener. Kemunculan nilai-nilai 0 atau 1 pada sejumlah citra fi’il mu’tal pelatihan terlibat di dalam vektor pola fi’il mu’tal acuan/referensi.

## Gambar 4.6 Hasil Vektor Pola Fi’il Mu’tal
Gambar 4.6 menunjukkan pola dari huruf Waw Ja Dal yang dibentuk oleh nilai “1” dan “0” yang akan menjadi suatu nilai referensi (latih) untuk menentukan nilai uji pada citra pola huruf Waw Ja Dal. Sebagaimana tampak didalam gambar, bentuk dari huruf Waw Ja Dal disusun oleh nilai “1” pada koordinat yang termasuk kedalam huruf Waw Ja Dal.
Form  beranda  adalah  UI  (User  Interface)  yang  paling  utama  ditampilkan  ketika  sistem  telah dijalankan. Form ini merupakan main menu pertama yang tampil dari kedua ketiga form lainnya. Form beranda atau Form Home yang dijalankan memiliki tiga button.

## Gambar 4.10 Tampilan UI Form Pelatihan Fi’il Mu’tal Metode Sokal & Michener
Form proses pelatihan Fi’il Mu’tal adalah UI (User Interface) yang menampilkan dua proses yaitu Preprocessing dan Latih. Tahap Preprocessing adalah proses awal untuk memunculkan citra Fi’il Mu’tal ke tampilan form dengan beberapa langkah yang dapat dilakukan dalam satu waktu yaitu Open citra Fi’il Mu’tal bmp file, Resizing citra Fi’il Mu’tal bmp file, Grayscale citra Fi’il Mu’tal bmp file, dan  Konvolusi  citra  Fi’il  Mu’tal  bmp  file.  Menubar  Preprocessing  ini  disingkat  menjadi O+Re+Grey+Kon, sedangkan tahap Latih terdiri dari sub menu lokalisir, refleksi dan update koordinat. Pada gambar 4.14 terdapat button pola-pola Fi’il Mu’tal yang berfungsi untuk menyimpan pola Fi’il Mu’tal yang telah dilatih terlebih dahulu. Dan juga menyediakan komponen-komponen lainnya yang mengatur proses pendeteksian pada pola tersebut.
Tahap  pertama  adalah  proses  pelatihan  pola  Fi'il  Mu'tal,  dengan  menginput  gambar,  dimana terjadi proses resize yang bertujuan untuk menyeragamkan ukuran gambar, dan proses grayscale untuk mengubah ukuran gambar. citra asli menjadi abu-abu yang bertujuan untuk menyederhanakan model citra, dan konvolusi yaitu menggabungkan dua sinyal dengan mendeteksi tepi menggunakan operator sobel dan melatih pola Fi'il Mu'tal.

## Gambar 4.11 Tampilan User Interface Form Hasil Uji Pola Fi’il Mu’tal
Form proses pengujian Fi’il Mu’tal adalah tampilan UI (User Interface) yang menunjukkan proses pola Fi’il Mu’tal yang terdeteksi pada citra Al-Qur’an yang sebelumnya sudah dilatih, dan tahap ini bertujuan sebagai output dari keseluruhan proses.
Pada  Gambar  4.11  ketika  pelatihan  pola  Fi’il  Mu’tal  selesai,  pengujian  dapat  dilakukan  dengan menekan  tombol  deteksi,  dimana  proses  perhitungan  menggunakan  Metode  Sokal  &  Michener dilakukan yang bertujuan untuk menentukan /mengakuratkan tingkat kesamaan (similarity degree) atau ketidaksamaan (disimilarity degree) dua vector.

## 3.1 Perhitungan manual Metode Sokal & Michener
Penjabaran rumus yang digunakan pada penelitian ini yaitu rumus dari Metode Sokal & Michener untuk  mendapatkan  gambaran  mengenai  keakuratan  distance  (jarak)  dua  buah  vektor  dalam  aplikasi sistem ini. Nilai untuk vektor i dan sembarang j adalah di bawah ini :
i =
[ 0     0     0 1     0     0 0     0     0 1     0     0
1      0     0 ]
j = [ 1     1     1 1     1     0 1     0     1 0     0     0 0     1     1 ]
Pada matriks di atas, vektor i merupakan vektor pola nilai latih sedangkan vektor j adalah vektor pola nilai uji yang keduanya akan diproses dengan perhitungan Metode Sokal & Michener. Sebelum jarak vektor dihitung, maka  terlebih dulu mentukan nilai a, b, c dan d untuk rumus Metode Sokal & Michener. Tahapan perhitungan dapat dilihat dibawah ini :
Metode Sokal & Michener a (i,j) = (1,1) = 1 b (i,j) = (0,1) = 8 c (i,j) = (1,0) = 2
SYSTEMATICS, Vol. 4, No. 3, Desember 2022, pp 493-504
d (i,j) = (0,0) = 4
S Sokal & Michener = 𝑎+𝑑 𝑎+𝑏+𝑐+𝑑
S Sokal & Michener = 𝑎+𝑑 𝑎+𝑏+𝑐+𝑑 = 1+4 1+8+2+4 = 5 15 =0,3
Penjabaran rumus yang telah digunakan di atas merupakan suatu proses perhitungan manual untuk mencari nilai jarak antara pola yang telah dilatih dan diuji. Berdasarkan nilai yang sudah didapatkan melalui tahapan-tahapan tersebut akan menjadi pedoman image similarity (kemiripan citra) dengan pola Fi’il Mu’tal yang sudah ditanam di dalam sistem. Nilai Sij = 0,3 dengan menggunakan Metode Sokal & Michener menandakan nilai jarak pola latih dan uji bernilai 0,3 dan hal ini menyatakan kaidah Fi’il Mu’tal terdeteksi karena nilai jarak pola citra Fi’il Mu’tal berada diantara 0 hingga 1.

## 3.2 Pengukuran Unjuk Kerja Sistem Pola Fi’il Mu’tal
Pengukuran  unjuk  kerja  sistem  adalah  analisa  peneliti  untuk  mengukur  keakuratan  kerja  sistem deteksi citra pola Fi’il Mu’tal ini dengan melakukan pelatihan pada setiap pola Fi’il Mu’tal di dalam Surat  Al-Kahf  yang  kemudian  diuji,  sehingga  dapat  diketahui  tingkat  kebenaran  maupun  kesalahan deteksi pola Fi’il Mu’tal tersebut. Tabel 1 menunjukkan hasil unjuk kerja aplikasi pengenalan pola Fi’il Mu’tal yang dapat dilihat di bawah ini :
Tabel 1. Hasil Pengujian Kerja Aplikasi Pengenalan Pola Fi’il Mu’tal Pada Surah Al-Kahf
No Citra Pola Fi’il Mu’tal Jumlah Citra Yang Di Uji Jumlah yang terdeteksi (TP) Jumlah Yang Tidak Terdeteksi (FP) Akurasi 𝑻𝑷 𝑻𝑷 + 𝑭𝑷 𝑿𝟏𝟎𝟎 1 1 1 0 100% 2 1 1 0 100% 3 1 1 0 100% 4 1 1 0 100% 5 7 4 3 57% 6 1 1 0 100% Rata – rata akurasi 96%
Keterangan :
TP (true positive) : Fi’il Mu’tal yang terdeteksi dengan benar sepertipola latihnya

## FP(false positive) : Pola latih yang tidak terdeteksi
Angka tabel diatas didapatkan dari pengamatan terhadap pengujian sistem pengenalan pola Fi’il Mu’tal yang telah dilakukan penulis sebelumnya. Dari tabel di atas pula kita dapat simpulkan bahwa aplikasi pengenalan pola Fi’il Mu’tal menggunakan Metode Sokal & Michener tidak mampu mencakup keseluruhannya dalam mengenali pola Fi’il Mu’tal latih, disebabkan masih adanya false positive rate (tingkat  positif  kesalahan)  pada  proses  pengujian.  Langkah  awal  pengukuran  unjuk  kerja  sistem dilakukan dengan pelatihan setiap pola Fi’il Mu’tal.

## 4. CONCLUSIONS
Kesimpulan  pada  penilitian  ini  didapatkan  dari  beberapa  proses  pelatihan  dan  pengujian berdasarkan sampel citra Al-Qur’an untuk mendeteksi pola Fi’il Mu’tal dengan menggunakan metode Sokal & Michener, maka hasil yang diperoleh dari beberapa proses penelitian dapat dirincikan bahwa Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa sistem pendeteksi pola Fi’il Mu’tal pada citra menggunakan metode Sokal & Michener memiliki detection rate sebesar 96%. Berdasarkan hasil persentase detection rate  tersebut  menyatakan  bahwa  metode  ini  dapat  digunakan  sebagai  salah  satu  pedekatan  pola-pola pada  Al-Qur’an  dan  mampu  bekerja  dengan  sangat  baik.  Dengan  menggunakan  metode  Sokal  & Michener sistem pendeteksi pola Fi’il Mu’tal lebih mudah terdeteksi jika citra tidak pecah dan tampak lebih  jelas.  Sampel  citra  Fi’il  Mu’tal  yang  dijadikan  pelatihan  sangat  mempengaruhi  tingginya persentase  keberhasilan  pendeteksian  masing-masing  pola  yang  terdapat  pada  surat  Al-Kahf  dan beberapa potongan surat lain yang terdapat Fi’il Mu’tal. Selain itu, faktor-faktor kemiripan setiap huruf dalam  Al-Qur’an  menjadi  salah  satu  kelemahan  pada  sistem  ini,  karena  sistem  akan  memiliki  nilai sensitifitas yang sangat tipis terhadap pola-pola tersebut sehingga false positive rate akan muncul.
Adapun Saran untuk peneliatian ini adalah, untuk peningkatan kualitas unjuk kerja sistem dapat dilanjutkan dengan cara mengkombinasikan beberapa metode sebagai perbandingan. Selain itu, sistem pendeteksi  Pola  Fi’il  Mu’tal  pada  citra  Al-Qur’an  ini  juga  bisa  dibangun  dan  dikembangkan menggunakan  video  (webcam),  atau  bahkan  diterapkan  pada  aplikasi  website  sehingga  semua  orang yang ingin mengetahui langsung seberapa banyak dan letak Fi’il Mu’tal pada citra Al-Qur’an sebagai pengetahuan baru.

## REFERENCES
[1] Sholehudin,  A.  F.  Huda,  D.  Restiani,  and  D.  I.  S.  Saputra,  “Proses  digitalisasi  citra  analog menggunakan aplikasi pengolah citra digital,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Multimed. 2017 , pp. 13–18, 2017.
[2] Y. Setiyawan, “Perancangan Dan Analisis Sistem Pengenalan Kata Aksara Sunda Menggunakan
Metode Learning Vector Quantization Berbasis Pengolahan Citra,” vol. 4, no. 1, pp. 1–14, 2017.
[3] M. Maryana, F. Fadlisyah, and S. Retno, “Pendeteksi Tajwid Idgham Mutajanisain Pada Citra Al-Qur’an Menggunakan Fuzzy Associative Memory (FAM),” TECHSI-Jurnal Tek. … , 2017, [Online]. Available: https://ojs.unimal.ac.id/techsi/article/view/216
[4] S.  Suhendri  and  P.  Rahayu,  “Metode  Grayscale  Co-occurrence  Matrix  (GLCM)  Untuk Klasifikasi Jenis Daun Jambu Air Menggunakan Algoritma Neural Network,” J. Inf. Technol. , vol. 1, no. 1, pp. 15–22, 2019, doi: 10.47292/joint.v1i1.4.
[5] F.  Jayapura et  al. ,  “Sistem  Pendeteksi  Pola  Tajwid  Al-Qur  ’  an  Hukum  Mad  Thabi  ’  I Menggunakan Metode Sokal & Michener,” vol. 255, no. November, pp. 2–7, 2017.
[6] N.  Nurdin,  D.  Hamdhana,  and  M.  J.  Setiawan,  “Sistem  Pendeteksi  Pola  Lafadz  Allah  Dan Muhammad  Pada  Citra  Al-Qur’an  Menggunakan  Metode  Peirce,” TECHSI  -  J.  Tek.  Inform. , vol. 9, no. 2, p. 78, 2017, doi: 10.29103/techsi.v9i2.215.
[7] R.  L.  Mariany  Siagian,  Mohammad  Basyun,  “Kajian  Strategi  Pengembangan  Ekowisata Mangrove  Di  Pesisir  Sei  Nagalawan  Kecamatan  Perbaungan  Kabupaten  Serdang  Bedagai Sumatera Utara,” Concept Commun. , vol. null, no. 23, pp. 301–316, 2019.
[8] M. Brusco, J. Dennis Cradit, and D. Steinley, “A comparison of 71 binary similarity coefficients: The  effect  of  base  rates,” PLoS  One ,  vol.  16,  no.  4  April,  pp.  1–19,  2021,  doi: 10.1371/journal.pone.0247751.
[9] U. P. Indonesaia, “Teori skema”.
[10] I. G. T. Isa and G. P. Hartawan, “Perancangan Aplikasi Koperasi Simpan Pinjam Berbasis Web (Studi,” J. Ilm. Ilmu Ekon. , vol. 5, no. 10, pp. 139–151, 2017.