How to cite: Nargaza, J., Away, Y., & Arnia, F. (2024). Unjuk Kerja Pendeteksian Dhamir Raf’a Munfasil pada Citra  Al-Qur’an  dengan  Penggabungan  Algoritma  Adaboost  dan  Tranformasi  Slant. Syntax Literate . (9)4. http://dx.doi.org/10.36418/syntax-literate.v9i4
E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 9, No. 4, April 2024

## UNJUK  KERJA  PENDETEKSIAN  DHAMIR  RAF’A  MUNFASIL  PADA  CITRA  AL- QUR’AN DENGAN PENGGABUNGAN ALGORITMA
ADABOOST DAN

## TRANFORMASI SLANT
Juanda Nargaza 1* , Yuwaldi Away 2 , Fitri Arnia 3 Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh, Aceh, Indonesia 1,2,3 Email: juanda@gmail.com*

## Abstrak
Dalam penelitian ini pendeteksian Pola karakter Dhamir Raf’a Munfasil (DRM) pada citra Al-Qur’an menggunakan metode Transformasi Slant, Adaboosting  dan  gabungan Slant - Adaboosting  yang kemudian di ukur unjuk kerja pendeteksian DRM pada setiap metode. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem pendeteksian pola Dhamir Raf’a Munfasil pada citra  Al-Qur’an  menggunakan  Transformasi  Slant  memiliki  prescision  sebesar  50%  dan Recall  90%.  Dengan  menggunakan  Algoritma  Adaboosting    memiliki  prescision  sebesar 71% dan Recall 92%. dengan menggunakan gabungan Algoritma tersebut Slant-Adaboost memiliki prescision sebesa 86% dan Recall 93%. Dari hasil perbandingan antara Adaboost dan Gabungan Slant-Adaboost, Slant-Adaboost memiliki tingkat akurasi lebih baik dari pada Adaboost sendiri.
Kata kunci: Transformasi Slant, Adaboost, Dhamir Raf’a Munfasil, Pengenalan Pola karakter

## Abstract
In this study, the detection of Dhamir Raf'a Munfasil (DRM) character patterns in the Al- Qur'an  image  used  the  Slant  Transformation,  Adaboosting  and  Slant  -  Adaboosting combination methods which then measured the DRM detection performance of each method. The results showed that the detection system of the Dhamir Raf'a Munfasil pattern on the Al- Qur'an image using the Slant Transformation had a prescision of 50% and a recall of 90%. By using the Adaboosting Algorithm it has a prescision of 71% and a Recall of 92%. when using the combined Slant-Adaboost Algorithm it has a prescision of 86% and a recall of 93%.  From  the  comparison  between  Adaboost  and  the  Combined  Slant-adaboost,  Slant- Adaboost has a better accuracy rate than Adaboost.
Keywords: Slant  Transformation,  Adaboost,  Dhamir  Raf'a  Munfasil,  Character  Pattern Recognition

## Pendahuluan
Pengolahan  citra  adalah  suatu  ilmu  Informatika  yang  mempelajari  mengenai  banyak pemprosesan citra dengan cabang ilmu Informatika lainnya seperti Artificial Intelligence maupun machine learning (Fadlisyah, 2016; Maryana & Fauzi, 2023). Pengenalan pola  salah satu ilmu pengolahan  Citra  yang  digunakan  untuk    mengklasifikasikan  sesuatu  berdasarkan  pengukuran kuantitatif fitur (ciri) maupun sifat utama pada suatu objek  yang dikemukakan oleh Gonzalez dan Woods (2009). Pada saat ini perkembangan penelitian mengenai pengenalan pola  mengalami perkembangan yang sangat signifikan, baik pada naskah kuno, manuskrip dan Bahasa Arab pada Al-qur’an (Jamalie, 2022; Wahab, 2019).
Pada penelitian ini penulis termotivasi pada Bahasa Arab yang menjadi satu satunya bahasa yang  digunakan  dalam  kitab  Al-Qur’an  yang  merupakan  kitab  suci  umat  Islam  seperti  yang ditunjukan oleh Arshad (2010). Dalam Al-Qur’an terdapat Ribuan karakter Bahasa Arab yang dapat dieksploitasi dan dipahami secara mendalam dengan bantuan Ilmu tajwid, Nahwu dan Saraf (Agustono, 2018). Bahasa Arab pada tingkat kelanjutannya dipelajari sampai tingkat tasrif (ilmu Nahwu) Pola Karakter tasrif  tersebut meliputi fiil (kata kerja) isim (kata benda) dan harf (kata tugas) (Amrullah, 2021; Syarif, 2016). Dalam ilmu Nahwu Dhamir Rafa Munfasil (DRM) adalah awal dari Ilmu Nahwu yang  pada  penelitian ini setiap karakter DRM disebut sebagai pola yang menjadi konsentrasi pengenalan pola pada penelitian ini (Rizal, 2011).
Perumusan  masalah  yang  ada  pada  penelitian  ini  meliputi  perlunya  pendeteksian  pola karakter DRM pada citra Al-Qur’an digital untuk mengetahui mana saja pola-pola DRM yang ada  dalam  citra  Al-Qur’an  Digital  (Azizah,  2013).  Untuk  mendapatkan  hasil  unjuk  kerja pendeteksian  perlu  menerapkan  Algoritma  Adaboost  dan  Algoritma  Transformasi  Slant (Rasheed,  2011),  Pada  tahap  selanjutnya  diperlukan  juga  hasil  yang  lebih  baik  dengan penggabungan kedua Algoritma Transformasi Slant-Adaboost dalam proses pendeteksian DRM.
Transformasi  Slant  adalah  metode  yang  dapat  dipakai  untuk  menyelesaikan  berbagai permasalahan pada citra dan pengenalan pola (Fukushima et al., 1983; Siahaan & Sianipar, 2018). Pola yang dimaksud dalam penelitian ini dapat berupa sebuah simbol, karakter, atau bentuk ciri- ciri lain yang dapat dipakai untuk dijadikan kode pengenalan dan pengujian seperti sidik jari, deteksi retina, deteksi wajah, deteksi pola karakter.
Untuk mendukung ekstraksi fitur dalam pendeteksian  maka sebuah sistem memerlukan sebuah komputasi, metode atau Algoritma pada desain yang akan dibangun, sebuah Algoritma harus memiliki kateria hemat kosumsi memori dan efesiensi dalam komputasi yang berpengaruh pada kinerja Algoritma dan pengenalan nantinya. Pada sistem pendeteksian pola DRM parameter yang digunakan adalah true detection dan false detection. Komputasi yang dikembangkan adalah sistem  komputasi  pendeteksian  pola  karakter  yang  bekerja  dengan  sistem  pelatihan  dan pengujian.
Tujuan penelitian ini untuk mendapatkan rancangan Algoritma baru yang dapat mendeteksi 14  pola  DRM,  Serta  melakukan  perbandingan  Adaboosting  dengan  Slant-Adabost    untuk mendeteksi 14 pola DRM. penelitian ini juga bertujuan untuk melihat keakuratan pendeteksian Transformasi Slant , Adaboosting , dan penggabungan Transformasi Slant-Adaboost.

## Metode Penelitian

## Tahap Penelitian
Tahapan ini tata cara penelitian dilakukan dengan melakukan studi literatur, studi pustaka dan konsultasi dengan pembimbing mengenai metode yang digunakan.

## Pengumpulan Sample data
Pada  penelitian  ini  Data  latih  dan  data  yang  diuji  bersumber  dari  Al-Qur’an  digital  zaman Khalifah Usmani.
Sampel pelatihan
Gambar 1. Contoh sampel citra Al-Qur’an yang digunakan sebagai pelatihan. Untuk  melakukan  pelatihan  sampel  yang  digunakan  berupa  citra  Al-Qur’an  digital  dari baris 1 sampai dengan baris 15 setiap lembarnya dengan total 150 baris ayat yang diuji.  Berikut ontoh sampel seperti pada Gambar 1 Sampel citra Al-Qur’an
Pelatihan  dilakukan  menggunakan  Algoritma  Transformasi    Slant dan  Algoritma Algoritma Adabossting serta Algoritma  Slant-Adabooting.
Sampel yang diambil nantinya akan diimput kedalam sistem yang telah dibangun dan dilakukan tahapan proses grayscale, resize serta konvolusi sebelum digunakan.

## Uji Coba Sistem
Pengujian merupakan tahap akhir dari desain sistem yang telah dibangun setelah sistem selesai, setelah tahapan pelatihan DRM dilakukan selanjutnya dilakukan proses pengujian untuk mengetahui  parameter  dari  setiap  Algoritma  yang  dibangun.  Pengukuran  unjuk  kerja  sistem pendeteksian  pola  pada  umumnya  menggunakan  dua  parameter  yaitu true  detection dan false detection yang  akan  diterapkan  pada  pola  karakter    DRM  nantinya.  Parameter  yang  sering digunakan adalah Presision dan recall dengan rumus perhitungan parameter sebagai berikut.
Tabel 1. Uji Coba Sistem
Nilai prediksi Nilai sebenarnya True False True TP FP False FN TN Presision = !" !"#$" = ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 3.2 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = !"
!"#$/ = ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 3.3
Di mana TP (True Positif) iyalah hasil koreksi yang benar positif, FP (False Positif) iyalah hasil positif palsu yang tidak diharapkan dan FN (False Negative) iyalah negative palsu yang hilang, TN (true Negative) iyalah benar negative tidak adanya hasil benar.  pada prameter True detection merupakan presentase jumlah pola DRM yang berhasil dideteksi dari seluruh jumlah DRM  yang diuji,  sedangkan false  detection adalah  presentase  jumlah  Ayat  bukan  pola  DRM  yang  gagal dideteksi oleh sistem.

## Hasil dan Pembahasan
Hasil yang akan dibahas meliputi pendeteksian 14 sample DRM. Hasil merupakan citra Al- Qur’an digital untuk mendeteksi pola DRM yang telah dibloking berdasarkan 14 sensitivitas citra DRM,  untuk  melihat  unjuk  kerja  pendeteksian  Algoritma  tersebut  dan  mendapatkan  hasil gabungan  Algoritma  baru  Slant-Adabooting  dalam  keakurasiannya  maka  digunakan    dua parameter True detection dan false detection. untuk melakukan perbandingan antara Adaboost dengan Slant-Adaboost diukur menggunakan Presicion dan Recall .

## Pola DRM yang dilatih dan diuji
Pola  pola  Dhamir  Rafa  Munfasil  (DRM)  terdiri  atas  14  huruf  Dhamir,  dari  14  DRM  tersebut hanya 12 Sampel pelatihan pola DRM yang digunakan dalam penelitian ini yang mewakili  pola karakter yang berbeda. Gambar 4.2 melampirkan 14  sampel pola huruf DRM yang digunakan sebagai pelatihan.
ھ ﻮ , ھ ﻤ ﺎ , ھ ﻢ , ھ ﻲ , ھ ﻤ ﺎ , ھ ﻦّ , أﻧ ﺖ , أﻧ ﺘ ﻤ ﺎ , أﻧ ﺘ ﻢ , أﻧ ﺖ ِ , أﻧ ﺘ ﻤ ﺎ , أﻧ ﺘ ﻦﱠ , أﻧ ﺎ , ﻧ ﺤ ﻦ Gambar 4.1 Sampel Pelatihan pola DRM yang digunakan
Pada setiap pola DRM yang dideteksi masing masing memiliki karakter dan ciri yang berbeda dari 14 DRM yang didipelajari dalam ilmu Nahwu hanya 12 DRM yang dikenal dalam bahasa Arab yaitu   ھُ ﻮَ  (hua),  ھُ ﻤَﺎ (huma),  ھُ ﻢْ (hum),  ھِ
ﻲَ (hiya),  ھُ ﻦﱠ (hunna), ﺖ َ أَﻧْ(Anta),  أَﻧْ
ﺘُ ﻢْ (antuma),  أَﻧْ ﺖ ِ (anti), أَﻧْ ﺘُ ﻤَﺎ (antuma,  أَﻧْ ﺘُ ﻦﱠ (antunna),  أَﻧَ ﺎ (ana), ﻧَ ﺤْ ﻦُ (nahnu),    sedangkan أﻧْ ﺘُ ﻤَﺎ   dan  ھُ ﻤَﺎ   kedua  pola  tersebut memiliki maksud dan arti yang sama. Sehingga untuk pengenalan polanya hanya 12 DRM yang dapat dideteksi dan dikenal berdasarkan kaidah bahasa Arab yang ada dalam Alqur’an.

## Hasil deteksi
Hasil deteksi adalah 14 dhamir rafa munfasil pada citra Al-quran, 14 dhamir tersebut meliputi , ھ ﻮ (menyatakan dia serorang laki), ھ ﻤ ﺎ (menyatakan dua orang laki-laki), ھ ﻢ (menyatakan dia laki- laki lebih dari tiga), ھ ﻲ (menyatakan dia seorang perempuan), ھ ﻤ ﺎ (menyatakan dia dua orang perempuan), ھ ﻦّ menyatakan mereka perempuan lebih dari tiga), أﻧ ﺖ (kamu seorang lai laki), أﻧ ﺘ ﻤ ﺎ (kamu dua orang laki-laki), أﻧ ﺘ ﻢ (kamu tiga laki-laki lebih), أﻧ ﺖ ِ (kamu seorang perempuan), أﻧ ﺘ ﻢ ا (menyatakan  kamu  dua  orang  perempuan), أ ﻧﺘ ﻦﱠ (menyatakan  kalian  perempuan  lebih  dari  tiga orang), أﻧ ﺎ (menyatakan saya sendiri), ﻧ ﺤ ﻦ (menyatakan kami) . hasil deteksi yang berhasil akan terbloking pola karakter DRM dengan warna berbeda.

## Rancangan Algoritma Gabungan
Hasil  gabungan  Transformasi  Slant  dan  Adabooting  Mendapatkan  Algoritma  baru  untuk mendeteksi  14  pola  karakter  DRM  berdasarkan  14  warna  berbeda.  Dengan  menggabungkan metode  Adaboot  dengan  Transformasi  Slant  maka  hasil  akhirnya  Algoritma  baru  akan mengelurkan hasil yang lebih baik.

## Melihat akurasi Algoritma  Gabungan
Pada tahapan ini Algoritma baru akan diuji keakurasiannya dalam mendeteksi 14 pola karakter DRM berdasrkan warna berbeda.

## Melakukan perbandingan metode Adabost dan Gabungan Slant-Adaboost.
Untuk  mengetahui  hasil  Algoritma  terbaik    antara  Adaboot  dan  gabungan  Algoritma  Slant- Adaboost tersebut maka perlu dilakukan perbandingan menggunakan Precision dan recall untuk melihat keakuratan kedua Algoritma tersebut, seperti dalam table 1 Perbandingan hasil deteksi dengan precision dan Recall.

## Hasil Unjuk Kerja pendeteksian
Hasil unjuk kerja sistem pendeteksian ini dilakukan dari proses Pelatihan hingga proses pengujian sampel. Proses Pelatihan dilakukan untuk menetapkan nilai kedekatan ciri sebagai acuan supaya dapat  mengidentifikasi  suatu  pola  karakter  DRM.  Sedangkan  pengujian  dilakukan  untuk membandingkan bobot ciri pola yang dijadikan acuan dengan kedekatan ciri pola yang diinputkan sebelumnya, apakah kedekatan tersebut dapat dikenali sebagai suatu ciri atau tidak.

## Hasil uji coba menggunakan Transformasi Slant
Uji coba yang pertama menggunakan metode Transformasi Slant dimana pada proses ini juga dilakukan bloking pola hasil deteksi, Berikut hasil uji coba menggunakan Transformasi Slant.

## Gambar 2. Sampel hasil bloking pola Slant
Pada gambar 2 Sampel hasil bloking  pola Slant menunjukkan ada 11 pola dhamir Rafa munfasil yang dideteksi oleh Transformasi Slant. Ada 3 pola yang berhasil dikenal degan benar dan 8 pola yang salah dalam pengenalan.
Gambar 3. Sampel hasil bloking pola Slant
Pada gambar 3 Sampel hasil bloking pola Slant menunjukkan ada 6 pola dhamir Rafa munfasil yang dideteksi oleh Transformasi Slant. Ada 3 pola yang berhasil dikenal degan benar dan 3 pola yang salah dalam pengenalan.
Gambar 4. Sampel hasil bloking pola Slant
Pada gambar 4 Sampel hasil bloking pola Slant menunjukkan ada 8 pola dhamir Rafa munfasil yang dideteksi oleh Transformasi Slant. Ada 3 pola yang berhasil dikenal degan benar dan 5 pola yang salah dalam pengenalan
Gambar 5. Sampel hasil bloking pola Slant Pada gambar 5 Sampel hasil bloking pola Slant menunjukkan ada 7 pola dhamir Rafa munfasil yang dideteksi oleh Transformasi Slant. Ada 2 pola yang berhasil dikenal degan benar dan 5 pola yang salah dalam pengenalan
Gambar 6. Sampel hasil bloking pola Slant Pada gambar 6 Sampel hasil bloking pola Slant menunjukkan ada 6 pola dhamir Rafa munfasil yang dideteksi oleh Transformasi Slant. Ada 4 pola yang berhasil dikenal degan benar dan 2 pola yang salah dalam pengenalan

## Gambar 7. Sampel hasil bloking pola Slant
Pada gambar 7 Sampel hasil bloking pola Slant menunjukkan ada 7 pola dhamir Rafa munfasil yang dideteksi oleh Transformasi Slant. Ada 4 pola yang berhasil dikenal degan benar dan 3 pola yang salah dalam pengenalan
Gambar 8. Sampel hasil bloking pola Slant Pada gambar 8 Sampel hasil bloking pola Slant menunjukkan ada 4 pola dhamir Rafa munfasil yang dideteksi oleh Transformasi Slant. Ada 1 pola yang berhasil dikenal degan benar dan 3 pola yang salah dalam pengenalan
Gambar 9. Sampel hasil bloking pola Slant Pada gambar 9 Sampel hasil bloking pola Slant menunjukkan ada 8 pola dhamir Rafa munfasil yang dideteksi oleh Transformasi Slant. Ada 5 pola yang berhasil dikenal degan benar dan 3 pola yang salah dalam pengenalan
Gambar 10. Sampel hasil bloking pola Slant
Pada gambar 10 Sampel hasil bloking pola Slant menunjukkan ada 7 pola dhamir Rafa munfasil yang dideteksi oleh Transformasi Slant. Ada 3 pola yang berhasil dikenal degan benar dan 4 pola yang salah dalam pengenalan
Gambar 11. Sampel hasil bloking pola Slant Pada gambar 11 Sampel hasil bloking pola Slant menunjukkan ada 8 pola dhamir Rafa munfasil yang dideteksi oleh Transformasi Slant. Ada 6 pola yang berhasil dikenal degan benar dan 2 pola yang salah dalam pengenalan
Dari hasil diatas banyaknya pola yang dibloking secara acak dalam arti kata hasil deteksi berhasil dilakukan namun masih kurang akurat dalam pendeteksian.

## Tabel Deteksi Algoritma Transformasi Slant
Pada Transformasi Slant akan diuji 150 baris ayat yang menjadi acuan  penelitian ini. Berikut table 2 hasil kerja sistem Transformasi Slant.

## Tabel 2. Hasil deteksi Metode Transformasi Slant
No Nama ayat Jumlah sebenarnya Jumlah Deteksi False DRM True DRM Persentase benar No gambar 1 halaman 1 Baris ayat 1-15 5 11 8 3 73 4.2 2 halaman 2 Baris ayat 1-15 4 6 3 3 50 4.3 3 halaman 3 Baris ayat 1-15 4 8 5 3 63 4.4 4 halaman 4 Baris ayat 1-15 2 7 5 2 71 4.5 5 halaman 5 Baris ayat 1-15 5 6 2 4 33 4.6 6 halaman 6 Baris ayat 1-15 4 7 3 4 43 4.7 7 halaman 7Baris ayat 1-15 1 4 3 1 75 4.8 8 halaman 8 Baris ayat 1-15 7 8 3 5 38 4.9 9 halaman 9 Baris ayat 1-15 3 11 4 7 36 4.1 10 halaman 10 Baris ayat 1-15 7 8 2 6 25 4.11 total  150 baris 42 76 38 38 50
Dari table diatas dapat dijelaskan bahwasanya dari 150 baris ayat yang diuji  ada 76 ayat dikenal sebagai Dhamir Rafa Munfasil dengan  False detection 50%  atau 38 ayat bukan DRM dan  38 ayat  benar  DRM  dengan True  detection 50%  keberhasilan  menggunakan  Transformasi  Slant. Sedangkan hasil pengukuran menggunakan precision dan recall dapat dilihat berdasarkan table 4.2 Tabel precision dan recall Salnt berikut ini :
Tabel 3. tabel precision dan recall Slant Nilai sebenarnya Nilai pendeteksian True false True 38 38 false 4 70 Precision = 89:;<= >?@ A<BC DEDFGFHIE DFBC<B JFB<K L9:;<= >?@ A<BC GFKDFGFHIE (GK9F D<B N<;IF) = hasil Precision = PQ PQ#PQ = PQ RS = 0.50 = 50%
Jumlah DRM yang dideteksi dengan benar ada 38 DRM dibagi jumlah DRM yang dipisahkan baik 38 DRM benar dan 38 DRM yang salah dipisahkan berjumlah 76 DRM. Kemudian hasil 38 DRM yang dideteksi dengan benar dibagi dengan total 76 DRM yang terdeteksi menghasilkan nilai 0,50 dengan presentase 50%.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 89:;<= >?@ A<BC DEDFGFHIE DFBC<B JFB<K L9:;<= >?@ A<BC IFJFB<KBA< = hasil Recall = PQ PQ#T = PQ TU = 0.90 = 90%
Jumlah  DRM  yang  dideteksi  dengan  benar  ada  38  DRM  dibagi  jumlah  DRM  yang sebenarnya ada 38 DRM ditambah yang tidak terdeteksi 4 DRM  dengan total 42 DRM yang sebenarnya. Kemudian hasil 38 DRM yang dideteksi dengan benar dibagi dengan total 42 DRM yang  sebenarnya  menghasilkan  nilai  0,90  dengan  presentase  90%.  Sedangkan  hasil  yang dikeluarkan oleh Adabooting berbeda seperti pada table 4.3 hasil kerja Adabooting.

## Hasil deteksi menggunakan Adabooting
Uji coba selanjutnya  menggunakan metode Transformasi Slant dimana pada proses ini juga dilakukan bloking pola hasil deteksi, Berikut hasil uji coba menggunakan metode Adaboot pada Sampel hasil bloking pola Adaboot.
Gambar 12. Sampel hasil bloking pola Adaboot Pada  gambar  12 Sampel  hasil  bloking  pola  Adaboot menunjukkan  ada  10  pola  dhamir  Rafa munfasil yang dideteksi oleh Adabooting. Ada 3 pola yang berhasil dikenal degan benar dan 7 pola yang salah dalam pengenalan

## Gambar 13. Sampel hasil bloking pola Adaboot
Pada  gambar  13 Sampel  hasil  bloking  pola  Adaboot menunjukkan  ada  5  pola  dhamir  Rafa munfasil yang dideteksi oleh Adabooting. Ada 4 pola yang berhasil dikenal degan benar dan 1 pola yang salah dalam pengenalan
Gambar 14. Sampel hasil bloking pola Adaboot Pada  gambar  14 Sampel  hasil  bloking  pola  Adaboot menunjukkan  ada  4  pola  dhamir  Rafa munfasil yang dideteksi oleh Adabooting. Ada 4 pola yang berhasil dikenal degan benar dan tidak ada pola yang salah dalam pengenalan.
Gambar 15. Sampel hasil bloking pola Adaboot Pada  gambar  15 Sampel  hasil  bloking  pola  Adaboot menunjukkan  ada  3  pola  dhamir  Rafa munfasil yang dideteksi oleh Adabooting. Ada 2 pola yang berhasil dikenal degan benar dan 1 pola yang salah dalam pengenalan.

## Gambar 16. Sampel hasil bloking pola Adaboot
Pada  gambar  16 Sampel  hasil  bloking  pola  Adaboot menunjukkan  ada  5  pola  dhamir  Rafa munfasil yang dideteksi oleh Adabooting. Ada 5 pola yang berhasil dikenal degan benar dan tidak ada pola yang salah dalam pengenalan.

## Gambar 17. Sampel hasil bloking pola Adaboot
Pada  gambar  17 Sampel  hasil  bloking  pola  Adaboot menunjukkan  ada  5  pola  dhamir  Rafa munfasil yang dideteksi oleh Adabooting. Ada 3 pola yang berhasil dikenal degan benar dan 2 pola yang salah dalam pengenalan.
Gambar 18. Sampel hasil bloking pola Adaboot Pada  gambar  18 Sampel  hasil  bloking  pola  Adaboot menunjukkan  ada  1  pola  dhamir  Rafa munfasil yang dideteksi oleh Adabooting. Ada 1 pola yang berhasil dikenal degan benar dan tidak ada pola yang salah dalam pengenalan.

## Gambar 19. Sampel hasil bloking pola Adaboot
Pada  gambar  19 Sampel  hasil  bloking  pola  Adaboot menunjukkan  ada  10  pola  dhamir  Rafa munfasil yang dideteksi oleh Adabooting. Ada 7 pola yang berhasil dikenal degan benar dan 3 pola yang salah dalam pengenalan.

## Gambar 20. Sampel hasil bloking pola Adaboot
Pada  gambar  20 Sampel  hasil  bloking  pola  Adaboot menunjukkan  ada  4  pola  dhamir  Rafa munfasil yang dideteksi oleh Adabooting. Ada 3 pola yang berhasil dikenal degan benar dan 1 pola yang salah dalam pengenalan.
Gambar 21. Sampel hasil bloking pola Adaboot Pada  gambar  21 Sampel  hasil  bloking  pola  Adaboot menunjukkan  ada  8  pola  dhamir  Rafa munfasil yang dideteksi oleh Adabooting. Ada 7 pola yang berhasil dikenal degan benar dan 1 pola yang salah dalam pengenalan.
Hasil yang didapat hampir sama dari yang sebelumnya namun hasil deteksi oleh Adabooting lebih akurat dari hasil yang didapat oleh Transformasi Slant.

## Tabel Hasil deteksi Algoritma Adaboot
Pada Algoritma Adaboot akan diuji 150 baris ayat yang menjadi Perbandingan pada penelitian berikutnya  sama  dengan  Ayat  yang  diuji  oleh  Transformasi  Slant.  Berikut  tabel  3  hasil  kerja sistem Adaboot.
Tabel 3. Hasil deteksi Metode Adabooting No Nama ayat Jumlah sebenarnya Jumlah pola Pengujian DRM False DRM True Persentase no gambar 1 Halaman 1 Baris ayat 1-15 5 10 7 3 30% 4.12 2 halaman 2 Baris ayat 1-15 4 5 1 4 80% 4.13 3 halaman 3 Baris ayat 1-15 4 4 0 4 100% 4.14 4 halaman 4 Baris ayat 1-15 2 3 1 2 67% 4.15 5 halaman 5 Baris ayat 1-15 5 5 0 5 100% 4.16 6 halaman 6 Baris ayat 1-15 4 5 2 3 60% 4.17 7 halaman 7 Baris ayat 1-15 1 1 0 1 100% 4.18 8 halaman 8 Baris ayat 1-15 7 10 3 7 70% 4.19 9 halaman 9 Baris ayat 1-15 3 4 1 3 75% 4.20 10 halaman 10 Baris ayat 1-15 7 8 1 7 88% 4.21 Total Rata rata 42 55 16 39 71% 150 baris
Dari table diatas dapat dijelaskan bahwasanya dari 150 baris ayat yang diuji  ada 55 ayat dikenal sebagai Dhamir rafa munfasil dengan  False detection 29% atau 16 ayat bukan DRM dan 39 ayat benar  DRM  dengan True  detection 71%  keberhasilan.  Algoritma  Adaboots  menunjukan  hasil keakuratan  lebih  baik  dari  Transformasi  Slant.  Sedangkan  hasil  pengukuran  menggunakan precision dan recall dapat dilihat berdasarkan table 4 Tabel precision dan recall Adaboost berikut ini :
Tabel 4. table precision dan recall Adaboost Nilai adaboost sebenarnya Nilai pendeteksian True false True 39 16 false 3 92 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 89:;<= >?@ A<BC DEZEI<=H<B DFBC<B JFB<K L9:;<= >?@ A<BC DEZEI<=H<B = hasil Precision = P[ P[#\S = P[ ]] = 0.71 = 71%
Recall  = jumlah DRM yang dipisahkan dengan benar =  hasil
Jumlah DRM yang sebernya Recall = P[ P[#P = P[ TU = 0.92 = 92%
Sedangkan hasil yang dikeluarkan oleh kombinasi Slant-Adabooting berbeda seperti pada table 4.5 hasil kerja Slant Adabooting.

## Hasil deteksi menggunakan Gabungan Slant-Adabooting
Uji  coba  terakhir  yaitu  menggunakan  gabungan  kedua  Algoritma  Transformasi  Slant  dan Adabooting  pada  proses  ini  juga  dilakukan  bloking  pola  hasil  deteksi,  Berikut  hasil  uji  coba kombinasi Slant-Adabooting pada Gambar 22 Sampel hasil bloking pola Slant-Adabooting
Gambar 22. Sampel hasil bloking pola Slant-Adabooting
Pada gambar 22 Sampel hasil bloking pola Slant-Adaboot menunjukkan ada 7 pola dhamir Rafa munfasil yang dideteksi oleh Adabooting. Ada 4 pola yang berhasil dikenal degan benar dan 3 pola yang salah dalam pengenalan.

## Gambar 23. Sampel hasil bloking pola Slant-Adabooting
Pada gambar 23 Sampel hasil bloking pola Slant-Adaboot menunjukkan ada 5 pola dhamir Rafa munfasil yang dideteksi oleh Adabooting. Ada 4 pola yang berhasil dikenal degan benar dan 1 pola yang salah dalam pengenalan.
Gambar 24. Sampel hasil bloking pola Slant-Adabooting Pada gambar 24 Sampel hasil bloking pola Slant-Adaboot menunjukkan ada 5 pola dhamir Rafa munfasil yang dideteksi oleh Adabooting. Ada 4 pola yang berhasil dikenal degan benar dan 1 pola yang salah dalam pengenalan.

## Gambar 25. Sampel hasil bloking pola Slant-Adabooting
Pada gambar 25 Sampel hasil bloking pola Slant-Adaboot menunjukkan ada 2 pola dhamir Rafa munfasil yang dideteksi oleh Adabooting. Ada 2 pola yang berhasil dikenal degan benar dan tidak ada pola yang salah dalam pengenalan.

## Gambar 26. Sampel hasil bloking pola Slant-Adabooting
Pada gambar 26 Sampel hasil bloking pola Slant-Adaboot menunjukkan ada 5 pola dhamir Rafa munfasil yang dideteksi oleh Adabooting. Ada 4 pola yang berhasil dikenal degan benar dan 1 pola yang salah dalam pengenalan.
Gambar 27. Sampel hasil bloking pola Slant-Adabooting Pada gambar 27 Sampel hasil bloking pola Slant-Adaboot menunjukkan ada 4 pola dhamir Rafa munfasil yang dideteksi oleh Adabooting. Ada 4 pola yang berhasil dikenal degan benar dan tidak ada pola yang salah dalam pengenalan.

## Gambar 28. Sampel hasil bloking pola Slant-Adabooting
Pada gambar 28 Sampel hasil bloking pola Slant-Adaboot menunjukkan ada 1 pola dhamir Rafa munfasil yang dideteksi oleh Adabooting. Ada 1 pola yang berhasil dikenal degan benar dan tidak ada pola yang salah dalam pengenalan.

## Gambar 29. Sampel hasil bloking pola Slant-Adabooting
Pada gambar 29 Sampel hasil bloking pola Slant-Adaboot menunjukkan ada 7 pola dhamir Rafa munfasil yang dideteksi oleh Adabooting. Ada 7 pola yang berhasil dikenal degan benar dan tidak ada pola yang salah dalam pengenalan.

## Gambar 30. Sampel hasil bloking pola Slant-Adabooting
Pada gambar 30 Sampel hasil bloking pola Slant-Adaboot menunjukkan ada 3 pola dhamir Rafa munfasil yang dideteksi oleh Adabooting. Ada 3 pola yang berhasil dikenal degan benar dan 0 pola yang salah dalam pengenalan.

## Gambar 31. Sampel hasil bloking pola Slant-Adabooting
Pada gambar 31 Sampel hasil bloking pola Slant-Adaboot menunjukkan ada 6 pola dhamir Rafa munfasil yang dideteksi oleh Adabooting. Ada 6 pola yang berhasil dikenal degan benar dan tidak ada pola yang salah dalam pengenalan.
Pada sampel gambar ditas terlihat  bahwasanya metode kombinasi Slant-Adabooting lebih mirip dengan Transformasi Slant dan Adabooting hal itu disebabkan karena Algoritma kombinasi Slant- Adabooting  adalah  Algoritma  supervisi  dimana  akan  memilih  hasil  deteksi  terbaik  untuk ditampilkan. Jadi untuk Algoritma kombinasi ini tidak akan menghasilkan hasil yang lebih buruk dan akan dipilih hasil yang terbaik deteksinya.

## Tabel Hasil deteksi Gabungan Transformasi Slant - Adaboot
Pada  Algoritma  gabungan  ini  akan  diuji  150  baris  ayat  yang  menjadi  Perbandingan  pada penelitian yang sama dengan Ayat yang diuji oleh Transformasi Slant maupun Adaboot. Berikut table 4.5  hasil kerja sistem Transformasi Slant - Adaboot.

## Tabel 5. Hasil deteksi Metode gabungan Slant-Adabooting
No Nama ayat Jumlah sebenarnya Jumlah pola Pengujian DRM False DRM True Persentase benar No gambar 1 halaman 1 Baris ayat 1-15 5 7 3 4 57 4.22 2 halaman 2 Baris ayat 1-15 4 5 1 4 80 4..23 3 halaman 3 Baris ayat 1-15 4 5 1 4 80 4..24 4 halaman 4 Baris ayat 1-15 2 2 0 2 100 4..25 5 halaman 5 Baris ayat 1-15 5 5 1 4 80 4..26 6 halaman 6 Baris ayat 1-15 4 4 0 4 100 4..27 7 halaman 7Baris ayat 1-15 1 1 0 1 100 4..28 8 halaman 8 Baris ayat 1-15 7 7 0 7 100 4..29 9 halaman 9 Baris ayat 1-15 3 3 0 3 100 4..30 10 halaman 10 Baris ayat 1-15 7 6 0 6 100 4..31 total Rata-rata 42 45 6 39 86
Dari table diatas dapat dijelaskan bahwasanya dari 150 baris ayat yang diuji  ada 45 ayat dikenal sebagai Dhamir rafa munfasil dengan  False detection 14% atau 6 ayat bukan DRM dan True detection  86%  dengan 39  ayat benar  DRM, keberhasilan  menggunakan  kombinasi  Slant- Adabooting dari uji coba diatas menunjukan hasil keakuratan lebih baik dari Transformasi Slant dan Adaboot. hasil pengukuran menggunakan precision dan recall dapat dilihat berdasarkan table 6 Tabel precision dan recall Slant-Adaboost berikut ini :
Tabel 6. table precision dan recall Slant-Adaboost
Nilai adaboost sebenarnya Nilai pendeteksian True false True 39 6
false 3 102 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 89:;<= >?@ A<BC DEZEI<=H<B DFBC<B JFB<K L9:;<= >?@ A<BC DEZEI<=H<B = hasil Precision = P[ P[#S = P[ T] = 0.86 = 86%
Recall  =  jumlah DRM yang dipisahkan dengan benar =  hasil
Jumlah DRM yang sebenarnya Recall = P[ P[#P = P[ TU = 0.93 = 93%

## Grafik perbandingan hasil deteksi  Adaboot dan gabungan Slant-Adaboot
Dari hasil analisa kerja Adaboost pada table 3. Hasil deteksi Metode Adabooting menunjukan presentase keberhasilan mencapai 71% dan hasil kerja Algoritma gabungan 4.5 Hasil deteksi Metode gabungan Slant-Adabooting menunjukan presentase mencapai 86% hasil yang terbaik dari  kombinasi  Algoritma  slant-Adabooting,  Untuk  perbandingan  hasil  deteksi  Algoritma Adaboot,  dan  gabungan  Slant-Adaboot  dapat  dilihat  pada  table  7  perbandingan  hasil  deteksi dengan precision dan Recall sebagai berikut:
Tabel 7. Perbandingan hasil deteksi dengan precision dan Recall sebagai berikut
NO CITRA ADABOOST SLANT-ADABOOST PRESISION RECALL PRESISION RECALL 1 CITRA1 Ayat 1 sd 15 30% 60% 57% 80% 2 CITRA2 Ayat 1 sd 15 80% 100% 80% 100% 3 CITRA3 Ayat 1 sd 15 100% 100% 80% 100% 4 CITRA4 Ayat 1 sd 15 67% 100% 100% 100% 5 CITRA5 Ayat 1 sd 15 100% 100% 80% 80% 6 CITRA6 Ayat 1 sd 15 60% 75% 100% 100% 7 CITRA7 Ayat 1 sd 15 100% 100% 100% 100% 8 CITRA8 Ayat 1 sd 15 70% 100% 100% 100% 9 CITRA9 Ayat 1 sd 15 75% 100% 100% 100% 10 CITRA10 Ayat 1 sd 15 88% 100% 100% 86% Rata-rata 71% 92% 86% 93%
Gambar 32. Grafik Unjuk kerja pendeteksian Dhamir Raf’a Munfasil pada citra Al-Qur’an Menggunakan Precision dan Recall
0% 20% 40% 60% 80% 100% 120% CI TR A1 A ya t 1 s d 15 CI TR
A2 A ya t 1 s d 15 CI TR A3 A ya t 1 s d 15 CI TR A4 A ya t 1 s d 15 CI TR A5 A ya t 1 s d 15 CI TR A6 A ya t 1 s d 15 CI TR A7 A ya t 1 s d 15 CI TR A8 A ya t 1 s d 15 CI TR A9 A ya t 1 s d 15 CI TR
A1 0 Ay at 1 s d 15 Ra ta -r at a 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ADABOOST PRECISION ADABOOST RECALL
Hasil  perbandingan  pada  grafik  Gambar  32  Grafik  Unjuk  kerja  pendeteksian  Dhamir  Raf’a Munfasil  pada  citra  Al-Qur’an  Menggunakan  Precision  dan  Recall  menunjukan  Algoritma Gabungan Memiliki precision 92% lebih baik dari pada adaboost yang memiliki precision 71% sedangkan  dengan  pengukuran  Recall  hasil  menunjukan  hamper  sama  dengan  Algoritma Gabungan sebesar 93% dan Adaboost 92%.

## Kesimpulan
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  pada  penelitian  ini  adalah  untuk  mendeteksi  pola  tidak hanya satu metode saja yang dibutuhkan namun dibutuhkan beberapa metode pendukung untuk mendapatkan hasil yang terbaik. Hasil Unjuk Kerja Pendeteksian Dhamir Raf’a Munfasil (DRM) Pada  Citra  Al-Qur’an  Dengan  Penggabungan  Algoritma  Adaboost  Dan    Tranformasi  Slant menunjukan setiap metode memiliki perbedaan dalam pendeteksian. dalam hal ini unjuk kerja dengan  metode  Transformasi  Slant  memiliki  true  deteksion  sebesar  50%  dan  false  deteksion sebesar  50%  dari  150  Baris  DRM  yang  dideteksi,  Transformasi  slant  sendiri  hanya  mampu mendeteksi 38 Dhamir Rafa munfasil (DRM) secara benar dari 42 DRM yang sebenarnya dan kesalahan deteksi sebanyak 38 DRM. Dengan Presicion sebesar 50% dan Recall 90%. Sedangkan menggunakan Adaboost memiliki true deteksion sebesar 71% dan false deteksion sebesar 29% dari 150 Baris DRM yang dideteksi, Adaboost sendiri hanya mampu mendeteksi  39 DRM dari 42 DRM yang sebenarnya dengan kesalah deteksi sebesar 16 pola. Adaboost memiliki Presision sebesar 71% dan Recall 92%.   Hasil yang lebih baik ditunjukan oleh gabungan Slant-Adaboost yang memiliki true deteksion sebesar 86% dan false deteksion sebesar 14% dari 150 Baris DRM yang dideteksi, Slant- adaboost sendiri  berhasil mendeteksi 39 DRM yang dideteksi dengan benar dan hanya 6 pola yang salah dideteksi, dengan Presision sebesar 86% dan Recall 93%.
Hasil  perbandingan  Unjuk  kerja  antara  Adaboost  dengan  Slant-Adaboost  menunjukan perbedaan  dimana  rata-rata  Presision  yang  didapat  adaboost  hanya  71%  dan  Recall  92%. sedangkan hasil yang lebih baik didapat oleh Slant-Adaboost dengan Presision sebesar 86% dan Recall  93%.  Dari  hasil  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  hasil  penggabungan  Algoritma Transformasi  Slant-Adaboost  mendapatkan  akurasi  lebih  baik  dalam  pendeteksian  dan keakuratan.

## BIBLIOGRAFI
Agustono,  I.  (2018).  Karakteristik  Kesarjanaan  Barat  Kontemporer  Dalam  Studi  Al  Qur’an. Disertasi-UIN Sunan Ampel Surabaya . Amrullah, A. F. (2021). Manajemen Kurikulum Pembelajaran Bahasa Arab . Prenada Media. Arsyad,  A.,  &  Majid,  N.  (2010). Bahasa  Arab  dan  Metode  Pengajarannya:  beberapa  pokok pikiran . Pustaka Pelajar. Azizah,  U.  N.  (2013). Perbandingan  Detektor  Tepi  Prewitt  dan  Detektor  Tepi  Laplacian berdasarkan Kompleksitas Waktu dan Citra Hasil . Universitas Pendidikan Indonesia. Fadlisyah,  F.  (2016). Model  Sistem  Informasi  Untuk  Pengolahan  Citra .  Program  Studi Informatika Press.
Fukushima,  K.,  Miyake,  S.,  &  Ito,  T.  (1983).  Neocognitron:  A  neural  network  model  for  a mechanism  of  visual  pattern  recognition. IEEE  Transactions  on  Systems,  Man,  and Cybernetics , 5 , 826–834. Gonzalez, R. C. (2009). Digital image processing . Pearson education india. Jamalie,  Z.  (2022).  Manuskrip  Keagamaan  Dan  Kajian  Islam  Lokal  (Tinjauan  Sejarah).
Kalimantan Selatan: Antasari Publisher .
Maryana, M., & Fauzi, A. (2023). Sistem Pengenalan Ayat Al-Qur’an Surah Al-Muthaffifin Ayat 1–5 Melalui Suara Menggunakan Ada-Boost. Jurnal Teknologi Terapan and Sains 4.0 , 4 (2), 34–43. Putra, D. (2010). Pengolahan citra digital . Penerbit Andi.
Rasheed, N. A. (2011). Neural Network Based Segmentation Algorithm For Arabic Characters Recognition”. Journal of Babylon University/Pure and Applied Sciences , 19 (3), 823–828. Rizal, F. (2011). Pemograman Computer Vision Menggunakan Delphi+ Vision Lab VCL 4.0. 1.
Yogyakarta: Graha Ilmu . Siahaan,  V.,  &  Sianipar,  R.  H.  (2018). Metode-Metode  Pengolahan  Citra  Digital:  Disertai Banyak Kode MATLAB (Vol. 1). Sparta Publisher.
Syarif, M. S. (2016). Penerapan algoritma backpropagation untuk menentukan level bonus dan score bonus pada game edukasi nahwu menggunakan kartu berbasis android . Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim.
Wahab, A. K. A. (2019). Pendekatan Filologi Dalam Studi Islam. Academia. Edu .
Copyright holder: Juanda Nargaza, Yuwaldi Away, Fitri Arnia (2024)
First publication right: Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: