Volume 6 Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## OPTIMASI DETEKSI PENGENALAN HURUF HIJAIYAH DENGAN METODE TEPI CANNY DAN MORFOLOGI

## OPTIMIZATION OF HIJAIYAH LETTER RECOGNITION DETECTION USING CANNY EDGE METHOD AND MORPHOLOGY
Dadang Iskandar Mulyana 1 , Agung Pratama 2
1,2 Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika (STIKOM CKI) agungpratamaw99@gmail.com

## ABSTRACT
There are many energy sources that are used as a source of electric power, one of which is wind power. The data Hijaiyah  letter  recognition  is  a  challenge  in  image  processing  which  has  various  potential  applications  in technology. The Canny edge detection method and the morphological method have been proven effective in image processing and can be used to improve the quality of Hijaiyah letter recognition. However, background problems regarding variations in font shape, scale and rotation, noise in the image, text density, and dataset limitations can affect  the  accuracy  and  performance  of  the  method.  In  this  study,  we  optimized  the  recognition  detection  of Hijaiyah letters by utilizing the Canny edge method and morphology. The results are expected to support further development in the field of Arabic character recognition and its application to automatic writing systems, natural language processing and Arabic handwriting recognition .
Keyword: Detection, Edge, Canny, Python

## ABSTRAK
Pengenalan huruf Hijaiyah merupakan sebuah tantangan dalam pengolahan citra yang memiliki berbagai aplikasi potensial  dalam  teknologi.  Metode  deteksi  tepi  Canny  dan  metode  morfologi  telah  terbukti  efektif  dalam pengolahan  citra  dan  dapat  digunakan  untuk  meningkatkan  kualitas  pengenalan  huruf  Hijaiyah.  Namun,  latar belakang  masalah  mengenai  variasi  bentuk  huruf,  skala  dan  rotasi,  noise  pada  citra,  kepadatan  teks,  serta keterbatasan  dataset  dapat  mempengaruhi  keakuratan  dan  kinerja  metode  tersebut.Dalam  penelitian  ini,  kami mengoptimasi  deteksi  pengenalan  huruf  Hijaiyah  dengan  memanfaatkan  metode  tepi  Canny  dan  morfologi. Hasilnya diharapkan dapat mendukung pengembangan lebih lanjut dalam bidang pengenalan karakter Arab dan aplikasinya pada sistem penulisan otomatis, pemrosesan bahasa alami, serta pengenalan tulisan tangan Arab.
Kata Kunci : Deteksi, Tepi, Canny, Python

## PENDAHULUAN
Arab  yang  digunakan  untuk menulis Al-Qur'an  dan  memiliki  peran  penting dalam  kehidupan  umat  Islam.  Pengenalan huruf  Hijaiyah  memiliki  berbagai  aplikasi potensial  dalam  pengembangan  teknologi, termasuk  dalam  bidang-bidang  seperti pengenalan karakter pada sistem penulisan otomatis,  pemrosesan  bahasa  alami,  dan pengenalan tulisan tangan Arab (Bahroni & Purwanto,  2018;  Batubara,  2020;  Hidayah et al., 2021).
Seiring dengan berkembangnya zaman, kebutuhan manusia terhadap komputer  digital  juga  semakin  meningkat, sehingga  komputer  digital  bukan  lagi menjadi  kebutuhan  sekunder  melainkan
kebutuhan  primer  (Rokhim  &  Khairil Anwar,  2021).  Komputer  digital  saat  ini banyak  digunakan  oleh  manusia  untuk mempermudah  dan  membantu  dalam menyelesaikan  urusan  mereka,  salah  satu pengguna  teknologi  komputer  digital adalah pengolahan citra secara digital. Citra adalah  istilah  lain  untuk  gambar  sebagai salah satu komponen dari multimedia yang memegang peranan sangat penting sebagai bentuk  informasi  yang  visual  (Andrian  et al.,  2019;  Fadli  &  Ishaq,  2019;  Hasan  & Liliana,  2020).
Citra  digital  dihasilkan  melalaui proses  digitalisasi  terhadap  sutau  objek menggunakan beberapa sistem optik seperti kamera digital, scanner, kamera ponsel, dan
lain-lain.  Adapun  salah  satu  teknik pengolahan  citra  dengan  melihat  tepi-tepi objek pada citra. Teknik ini disebut dengan deteksi  tepi  (edge  detection)  Mendeteksi huruf  hijaiyah  dapat  dilakukan  dengan beberapa cara  seperti,  pemrosesan  gambar menggunakan  scanner  atau  perangkat kamera  yang  telah  terintegrasi  dengan program yang berkaitan. Salah satu metode yang  cocok  untuk  mendeteksi  huruf hijaiyah  yaitu  menggunakan  Metode  Tepi Canny  (Gunawan,  2019;  Iliyas  &  Jumaat, 2020).
Metode  tepi  canny  cocok  untuk penelitian  ini,  karena  banyak  digunakan untuk  pengolahan  citra  selain  itu  metode tepi  canny  ini  juga  menghemat  memory. Deteksi  tepi  pada  suatu  citra  adalah  suatu proses  yang  menghasilkan  tepi-  tepi  dari objek-objek  citra  untuk  proses  segmentasi dan  identifikasi  objek  di  dalam  citra, tujuannya  adalah  untuk  melacak  titik-titik pada citra yang dianggap sebagai tepi dari suatu objek yang membatasi suatu wilayah objek  satu  dengan  yang  lainnya.  Dalam deteksi tepi citra terdapat berbagai macam metode yang mempunyai karakteristik yang berbeda dari segi nilai input seperti operator sobel, robert, prewitt, laplacian of gaussian, dan metode deteksi tepi lainnya, sering kali metode  deteksi  tepi  ini  dipakai  pada berbagai  penerapan  di  bidang  ilmu  lain, namun  metod  e  yang  dipakai  pada penerapan memerlukan metode yang paling akurat  dan  memiliki  waktu  kinerja  yang baik.  Hal  ini  perlu  dilakukan  penelitian terhadap  beberapa  metode  deteksi  tepi dengan  cara  membandingkan  keakuratan berdasarkanpenglihatan mata dan kecepatan  proses  atau  waktu  kinerja  pada masing-masing  metode  deteksi  tepi  yang dgunakan, sehingga akan didapatkan suatu hasil  yang  akurat  dan  cepat  untuk mendeteksi  tepi.  Oleh  karena  itu,  perlu dibuat  suatu  analisis  dan  perbandingan kinerja  berdasarkan  kecepatan  waktu proses (Jumarlis, n.d.; Kurniasari & Jalinas, 2020).

## METODE
Dataset yang digunakan pada penelitian  ini  merupakan  dataset  huruf hijaiyah yang di ambil dari kaggle,dimana dataset  tersebut  nanti  akan  di  proses menggunakan  metode  Tepi  Canny    adalah suatu      algoritma  deteksi  yang  dilakukan dengan  pendekatan  konvolusi  terhadap fungsi  matriks  gambar  dan  operator Gaussian.
Kemudian untuk membandingkan pola yang tidak beraturan digunakan suatu jaringan syaraf tiruan.
Sumber Data:
a. Sumber  data  sangat  penting  dalam penelitian  dan  lebih  lanjut  digunakan peneliti  untuk  memperoleh  data-data penelitian sehingga meminimalkan waktu  dan  biaya.  Sumber  data  dalam penelitian ini menggunakan sumber data primer dan sumber data sekunder.
b. Sumber data sekunder adalah data yang diperoleh peneliti secara tidak langsung baik yang didapat dari lokasi penelitian atau  di  luar  lokasi  penelitian  dalam bentuk dokumentasi.
Informan  penelitian  adalah  orang- orang  yang  dapat  memberikan  informasi. Informan  penelitian  adalah  sesuatu  baik orang, benda ataupun lembaga (organisasi), yang  sifat  keadaanya  diteliti.  Informan penelitian  dalam  penelitian  ini  adalah Deteksi Bahasa Isyarat.
Kualitas hasil penelitian salah satunya dipengaruhi oleh kualitas instrumen  penelitian.  Dalam  penelitian kualitatif,  peneliti  menjadi  instrumen  atau alat  dari  penelitian.  Peneliti  sebagai instrumen  harus  divalidasi  dengan  cara memahami metode penelitian kualitatif. Teknik pengumpulan data digunakan untuk mengumpulkan data sesuai tata cara penelitian  sehingga  diperoleh  data  yang dibutuhkan.  Teknik  pengumpulan  data merupakan  langkah  yang  paling  strategis dalam  penelitian  karena  tujuan  utama  dari penelitian  adalah  mengumpulkan  data. Teknik pengumpulan data dalam penelitian ini  menggunakan  Teknik  Dokumentasi. Dokumentasi adalah metode mengkaji dan mengolah  data  dari  dokumen-  dokumen
yang sudah ada sebelumnya dan mendukung data penelitian. Metode dokumentasi digunakan untuk mengumpulkan  data  warga  Rw  007 penggilingan  Jakarta  Timur  (Junaedi  & Wulandari, 2021; Lestari et al., n.d; Moch. Fachrur Rozi et al., 2021). Tahapan Metodologi

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada  tahap  ini,  Studi  Literatur merupakan  bagian  dari  pengumpulan  dan mendapatkan data. Melalui tahapan mengumpulkan  informasi  dengan  cara mencari referensi-referensi penelitian sebelumnya  yang  terkait  dengan  metode Tepi Canny.  Metode ini dilakukan dengan mencari  sumber  –  sumber  dan  data  –  data yang  mendukung  dan  diperlukan  dalam pengembangan.  Pengumpulan  data  yang dilakukan  yaitu  mempelajari  buku-  buku serta literatur-literatur terkait teori
mengenai Tepi Canny, model
pengembangan  perangkat  lunak,  dan penelitian  terkait  dengan  judul  yang diangkat (Sinaga, 2021).
Dalam  tahapan  ini,  Tahap  rumusan masalah merupakan tahap dalam menentukan  permasalahan  yang  akan  di teliti, sehingga penelitian hanya membahas
permasalahan  yang  dihadapi  agar  lebih terarah dan terstruktur dalam pengerjaannya.  Oleh  karena  itu  penulis membuat  sebuah  rumusan  masalah  yang akan  dibahas  yaitu  Bagaimana  melakukan penerapan dalam Deteksi pengenalan huruf hijaiyah menggunakan metode Tepi Canny. Analisis dan Perancangan
a. Preprocessing
Tahap ini merupakan proses analisa dan mempelajari  sofware  atau  teknologi yang  akan  di  gunakan  dalam  aplikasi tersebut.preprocessing  untuk  membuat gambar input menjadi binary image atau gambar  hitam  putih.  Kami  juga melakukan preprocessing untuk menjadikan image yg akan di scan lebih mudah dibaca dengan menjaga orientasi image tersebut dan mengurangi noise yg terdapat pada imagenya.
b. Segmentasi Tahap  ini  merupakan  tahap  dimana aplikasi  menentukan  letak  teks  dalam citra  sehingga  memudahkan  pemilihan wilayah  pemindaian.  Proses  ini  akan membagi  citra  menjadi  dua  wilayah,
yaitu  wilayah  latar  dan  wilayah  teks. Setelah  melakukan  pembagian,  OCR hanya akan melakukan proses selanjutnya  pada  wilayah  teks  yang sudah tersegmentasi.
c. Normalisasi Tahap ini merupakan tahap pengecekan bentuk,  pola,  maupun  ketebalan  dari setiap karakter yang terdeteksi.
Dimisalkan  Tepi  Canny  menerima masukkan  berupa  sebuah  kata  yang terdiri dari berbagai ukuran. Pada proses normalisasi  akan  dideteksi  perbedaan tersebut agar membentuk sebuah keseragaman  sehingga  mempermudah Tepi  Canny  untuk  melakukan  ekstraksi di tahap selajutnya
d. Ekstraksi Tahap  ini  merupakan  pengambilan  ciri khas  dari  karakter  yang  terdeteksi  dan ternormalisasi.  Hal  ini  menyebabkan Tepi  Canny  dapat  mengetahui  typeface dari tulisan yang digunakan.
e. Recognotion
Tahap  ini  merupakan  tahap  akhir penerjemahan. informasi-informasi
yang  sudah  diambil  dari  ekstraksi. Karakter  yang  sudah  dipisah  satu- persatu tersebut kemudian akan dibandingkan dengan pola-pola karakter yang  bersesuaian  dengan  pola  yang sudah  ada,  biasanya  disimpan  di  dalam sebuah basis data.
f. ASCI Text4 Standar pengkodean karakter untuk alat komunikasi. Kode ASCII mewakili teks dalam komputer, peralatan
telekomunikasi, dan perangkat lainnya.
g. Data Berupa String atau Karakter String  atau  karakter  ini  adalah  proses akhir yang didapatkan dari metode Tepi Canny tersebut.
Tahapan  kesimpulan  dan  saran merupakan  tahapan  terakhir  yang  paling penting  pada  penelitian  ini  dan  hasil  yang didapatkan  menggunakan  Metode  ocr tesseract dan bentuk serta berisikan hal-hal yang  disarankan  penulis  bagi  pembaca untuk  melakukan  pengembangan  terhadap penelitian selanjutnya.
Rancangan  pengujian  adalah  tahap untuk  mengetahui  bagaimana  kinerja  dari sistem  yang  sudah  di  bangun  .  Rancangan pengujian  ini  bertujuan  untuk  melihat apakah  hasil  analisa  dan  rancangan  yang dilakukan  telah  sesuai  dengan  yang  di harapkan.  Pada  tahap  ini,  peneliti  akan merancang  desain  aplikasi  berbasiskan Tepi  Canny  untuk  Ekstraksi  Teks  pada Gambar yang akan dibuat (P., N., Kusrini & Kurniawan, 2019; Sevilla et al., 2021).

## Roadmap Penelitian
Gambar 2. Roadmap Penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Alat  dan  bahan  yang  digunakan dalam penelitian ini antara lain :
a. Dataset  adalah  kumpulan  data  yang terorganisir,  baik  dalam  bentuk  angka, teks,  gambar,  atau  bentuk  data  lainnya. Data  dalam  dataset  ini  biasanya dikumpulkan  untuk  tujuan  tertentu, seperti analisis, penelitian, atau pembuatan model prediksi
menggunakan  metode  ilmiah  atau statistik.
b. Google  Colab  (singkatan  dari  Google Colaboratory) adalah platform pengembangan dan eksekusi kode yang disediakan  oleh  Google.  Ini  adalah lingkungan  komputasi  berbasis  cloud yang  memungkinkan  pengguna  untuk menulis, menjalankan, dan berbagi kode Python melalui browser web tanpa perlu menginstal apa pun di mesin lokal. Beberapa fitur utama dari Google Colab meliputi:
a) Notebook  interaktif:  Google  Colab menggunakan  format  "notebook" yang memungkinkan pengguna untuk menggabungkan  kode,  teks,  dan elemen  visual  seperti  gambar  atau grafik  dalam  satu  dokumen  yang interaktif.
b) Akses  ke  sumber  daya  komputasi: Colab  menyediakan  akses  ke  CPU, GPU,  dan  TPU  (Tensor  Processing Unit)  yang  dikelola  oleh  Google untuk  mempercepat  eksekusi  kode, terutama  dalam  pembelajaran  mesin dan tugas-tugas berat lainnya.
c) Integrasi  dengan  Google  Drive: Pengguna  dapat  dengan  mudah mengimpor dan mengekspor data dan file proyek dari dan ke Google Drive mereka. d) Kolaborasi real-time: Fitur ini memungkinkan  beberapa  pengguna untuk  bekerja  bersama-sama  dalam satu notebook secara real-time.
e) Gratis  untuk  digunakan:  Google Colab  disediakan  secara  gratis  oleh Google,  meskipun  ada  batasan  pada
sumber daya yang tersedia dan waktu sesi penggunaan.
c. Bahasa Python adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi yang
memiliki sintaks yang mudah dibaca dan dipahami.  Python  dirancang  dengan fokus pada kesederhanaan dan produktivitas,  sehingga  sangat  cocok untuk  berbagai  aplikasi,  termasuk pengembangan  web,  analisis  data, pembelajaran mesin, pemrograman jaringan, dan banyak lagi.
Beberapa  ciri  khas  dari  bahasa  Python termasuk:
a) Sintaks  yang  mudah  dibaca:  Python menggunakan  tata  bahasa  yang sederhana dan intuitif, yang memungkinkan pengguna untuk menulis  kode  dengan  lebih  mudah dibaca  dan  dipahami,  bahkan  oleh pemula.
b) Pemodelan kode menggunakan indentasi: Python menggunakan indentasi  untuk  memodelkan  blok kode,  bukan  menggunakan  tanda kurung  atau  tanda  lainnya.  Ini memaksa  konsistensi  dan  kerapihan dalam penulisan kode.
c) Tersedia  dalam  berbagai  platform: Python  dapat  dijalankan  di  berbagai sistem  operasi,  termasuk  Windows, macOS,  dan  berbagai  distribusi Linux.
d) Memiliki banyak pustaka dan modul: Python  memiliki  sejumlah  besar pustaka  standar  dan  modul  pihak ketiga yang mempermudah pengembangan berbagai jenis
aplikasi.
e) Dukungan  komunitas  yang  kuat: Python memiliki komunitas pengguna yang besar dan aktif, yang menyediakan dukungan,
dokumentasi, dan kontribusi kode.
d. Gambar PNG (Portable Network
Graphics)  adalah  format  file  gambar yang populer digunakan dalam komputasi  grafis  dan  web.  Format  ini dikembangkan  sebagai  alternatif  yang lebih baik daripada format GIF
(Graphics  Interchange  Format)  karena menyediakan  dukungan  untuk  gambar berwarna dengan kompresi tanpa kehilangan kualitas.
e. Metode  Tepi  Canny  adalah  salah  satu teknik  populer  dalam  pengolahan  citra dan  pengenalan  pola  untuk  mendeteksi tepi dalam gambar. Metode ini dikembangkan oleh John F. Canny pada tahun 1986 dan telah menjadi salah satu algoritme paling umum untuk mendeteksi tepi dalam citra.
Proses  deteksi  tepi  Canny  terdiri  dari beberapa langkah berikut:
a) Reduksi  Noise:  Citra  sering  kali terkontaminasi oleh noise atau derau.
Langkah pertama adalah mengurangi noise  menggunakan  teknik  filtrasi seperti filter Gaussian untuk meningkatkan kualitas gambar.
b) Perhitungan  Gradien:  Gradien  citra dihitung untuk menemukan arah dan kekuatan perubahan intensitas piksel.
Ini dapat dilakukan dengan
menggunakan  operator  Sobel  atau operator lainnya.
c) Non-Maksimum Suppression: Langkah ini bertujuan untuk menebalkan  tepi  dan  menipisnya untuk  meningkatkan  akurasi  deteksi tepi.  Piksel  yang  bukan  tepi  akan ditekan,  sedangkan  piksel  yang merupakan tepi akan dipertahankan.
d) Ambang  Biner:  Dalam  langkah  ini, ambang  batas  ditentukan  untuk membedakan piksel sebagai tepi yang tajam atau bukan tepi. Piksel dengan gradien  di  atas  ambang  batas  akan dianggap  sebagai  tepi,  sementara piksel  di  bawah  ambang  batas  akan diabaikan.
e) Hysteresis Thresholding: Untuk mengatasi masalah deteksi tepi palsu dan  mempertahankan  tepi  yang kontinu, hysteresis thresholding digunakan. Ini melibatkan dua ambang  batas:  ambang  atas  dan ambang  bawah.  Jika  suatu  piksel memiliki gradien di atas ambang atas, maka  akan  dianggap  sebagai  tepi
yang kuat. Piksel-piksel yang memiliki  gradien  di  antara  ambang atas  dan  ambang  bawah  akan
dianggap  sebagai  tepi  lemah  jika terhubung  dengan  piksel  tepi  yang kuat. Piksel yang memiliki gradien di bawah ambang bawah akan diabaikan.
f. Metode  morfologi  adalah  serangkaian operasi  matematika  pada  citra  yang digunakan  untuk  mengubah  bentuk, ukuran, dan topologi objek dalam citra. Teknik  morfologi  biasanya  digunakan untuk  pra-pemrosesan  citra  sebelum analisis lebih lanjut atau untuk memanipulasi  citra  untuk  mendapatkan informasi yang berguna. Operasi morfologi melibatkan
penggunaan
elemen struktural (kernel) untuk
mempengaruhi  piksel  dalam  citra  dan menghasilkan  transformasi  pada  citra asli.
Metode  morfologi  adalah  serangkaian operasi  matematika  pada  citra  yang digunakan  untuk  mengubah  bentuk, ukuran, dan topologi objek dalam citra. Teknik  morfologi  biasanya  digunakan untuk  pra-pemrosesan  citra  sebelum analisis lebih lanjut atau untuk memanipulasi  citra  untuk  mendapatkan informasi yang berguna. Operasi morfologi melibatkan penggunaan elemen struktural (kernel) untuk
mempengaruhi  piksel  dalam  citra  dan menghasilkan  transformasi  pada  citra asli.
Dua  operasi  morfologi  dasar  adalah "erosi" dan "dilasi":
a) Erosi:  Operasi  erosi  menghilangkan piksel pada batas objek sesuai dengan elemen  struktural  atau  kernel  yang didefinisikan. Erosi akan "menyusutkan" objek dan menghilangkan  bagian-bagian  objek yang lebih kecil dari  elemen struktural.  Hasilnya  adalah  objek yang lebih kecil dari objek asli.
b) Dilasi:  Operasi  dilasi  menambahkan piksel pada batas objek sesuai dengan elemen struktural. Dilasi akan
"memperluas"  objek  dan  mengisi lubang atau celah kecil dalam objek. Hasilnya  adalah  objek  yang  lebih besar dari objek asli.
Implementasi sistem sebelum menjalankan  google  collab,  dibutuhkan sebuah software pendukung seperti google drive penyimpanan gambar yang dinamakan  dataset  yang  berfungsi  untuk tempat penyimpan data-data yang digunakan dalam google collab.
Gambar 3. Implementasi system
Impementasi Pengolahan citra menggunakan  software  google  collab  ini menggunakan  manajemen  dataset  seperti gambar 4.2 dibawah ini:
Gambar 4. Implementasi Dataset
Implementasi antarmuka ini membahas tentang tampilan layar pengolahan  citra  seperti  gambar  4.3 dibawah ini:

## Gambar 5. Implementasi Antar Muka
Pengujian:
Tahap  pelatihan  data  adalah  salah satu tahapan paling krusial dalam mengoptimasi  deteksi  pengenalan  huruf
hijaiyah.  Pada  tahap  ini,  Penulis  akan menggunakan dataset yang telah disiapkan sebelumnya  untuk  melatih  model  deteksi huruf hijaiyah.
Pisahkan dataset menjadi dua bagian utama:  data  pelatihan  (training  data)  dan data  pengujian  (test  data).  Training  data digunakan untuk melatih model, sementara test  data  digunakan  untuk  menguji  kinerja model yang telah dilatih.
Gambar 6. Dataset Pemilihan  model  yang  digunakan penulis menggunakan metode teppy canny dan morfologi untuk deteksi huruf hijaiyah.
Lakukan  proses  pelatihan  model dengan  memberikan  gambar  dari  data pelatihan ke model. Model akan memproses  gambar  dan  mencoba  untuk meminimalkan fungsi loss dengan mengoptimalkan  parameter  melalui  proses iterasi. Setiap iterasi sering disebut sebagai epoch.

## Gambar 7. Pelatihan Model Tepi Canny
Secara  berkala,  evaluasi  kinerja model pada data pengujian untuk menghindari  overfitting  (model  terlalu mengingat data pelatihan) dan memastikan model dapat menggeneralisasi dengan baik pada  data  yang  belum  pernah  dilihat sebelumnya (Huda, 2019).

## Gambar 8. Validasi Model
Hentikan  proses  pelatihan  ketika model  telah  mencapai  kinerja  yang memuaskan pada data pengujian atau ketika tidak  ada  peningkatan  performa  yang signifikan dalam beberapa epoch terakhir.

## Gambar 9. Berheni Pelatihan
Simpan  model  yang  telah  dilatih  agar dapat  digunakan  kembali  untuk  deteksi huruf hijaiyah pada data baru.

## Gambar 10. Tahap Penyimpanan
Hasil  Deteksi  Tepi  Operator  Canny Deteksi  tepi  yang  dihasilkan  operator Morfologi pada beberapa citra sebagaimana gambar  4.8  cukup  baik  akan  tetapi  masih ada tepi-tepi yang hilang sedangkan deteksi tepi  yang  dihasilkan  operator  canny  pada gambar menghasilkan citra yang lebih baik meskipun tepinya tidak tebal.

## Gambar 11. Hasil Metode Tepi Canny dan Morfologi

## SIMPULAN
Dalam  penelitian  ini,  kami  telah mengoptimasi  deteksi  dan  pengenalan huruf  Hijaiyah  dengan  menggunakan metode  tepi  Canny  dan  morfologi  pada citra.  Hasil  eksperimen  menunjukkan bahwa  dengan  mengatasi  masalah  variasi bentuk dan noise pada citra, kinerja sistem pengenalan  meningkat  secara  signifikan. Penggunaan  metode  tepi  Canny  dan morfologi secara optimal membantu meningkatkan  akurasi  dan  keandalan deteksi huruf Hijaiyah.

## DAFTAR PUSTAKA
Andrian, R., Anwar, S., Muhammad, M. A.,
&  Junaidi,  A.  (2019).  Identifikasi Kupu-Kupu  Menggunakan  Ekstraksi
Fitur  Deteksi  Tepi  (Edge  Detection) dan  Klasifikasi  K-Nearest  Neighbor (KNN). Jurnal  Teknik  Informatika
Dan Sistem Informasi , 5 (2). https://doi.org/10.28932/jutisi.v5i2.1 744
Bahroni,  I.,  &  Purwanto,  R.  (2018).
Aplikasi  Pembelajaran  (E-learning)
Mengenal Huruf Hijaiyah bagi Anak- anak Berbasis Mobile untuk
Mendukung  Pembelajaran  Secara
Mandiri. Jurnal Edukasi Dan Penelitian Informatika (JEPIN) , 4 (2), 163.
https://doi.org/10.26418/jp.v4i2.255
66
Batubara,  S.  A.  (2020).  Perancangan Aplikasi  Pengolahan  Citra  Digital Untuk Menentukan Bibit Unggul Biji
Kopi  dengan  Metode  Canny  Edge
Detection. JURIKOM  (Jurnal  Riset
Komputer) , 7 (3), 421. https://doi.org/10.30865/jurikom.v7i 3.2206 Fadli, I. N., & Ishaq, U. M. (2019). Aplikasi Pengenalan  Huruf  dan  Makharijul Huruf  Hijaiyah  Dengan  Augmented Reality  Berbasis  Android  Android Application for Arabic Letters
Recognition  and  Its  Articulations  ( Makharij ) Using Augmented Reality . 8 (28), 73–79. https://doi.org/10.34010/komputika.
v8i2.2186 Gunawan,  W.  (2019). Pengembangan Aplikasi  Berbasis  Android  Untuk Pengenalan  Huruf  Hijaiyah . 6 (1),
69–76.
Hasan,  M.  A.,  &  Liliana,  D.  Y.  (2020).
Pengenalan Motif Songket Palembang  Menggunakan  Deteksi Tepi  Canny,  PCA  dan  KNN. Multinetics , 6 (1), 1–7. https://doi.org/10.32722/multinetics.
v6i1.2700
Hidayah,  A.  K.,  Prihantoro,  C.,  & Fernandez,  S.  (2021).  Implementasi Metode  Linear  Congruent  Method Pada  Game  Edukasi  Pembelajaran Huruf  Hijaiyah  Berbasis  Android.
Pseudocode , 8 (1), 38–48.
https://doi.org/10.33369/pseudocode. 8.1.38-48
Huda,  N.  (2019).  Aplikasi  Bahasa  Isyarat Pengenalan Huruf Hijaiyah. Sisfokom , 8 (1), 1–6. https://doi.org/10.32736/sisfokom.v8 i1.582 Iliyas,  S.  S.,  &  Jumaat,  N.  F.  (2020).  The Effectiveness of Game-Based Learning  through  Mobile  Apps  on Learning Hijaiyah among Preschoolers Pendidikan Bahasa Arab di Malaysia. Innovatoive Teaching and Learning Journal , 3 (2), 30–41.
Jumarlis, M. (n.d.). APLIKASI
Pembelajaran Smart Hijaiyyah
Berbasis Augmented Reality . Junaedi,  E.,  &  Wulandari,  F.  (2021). Pengembangan Metode
Pembelajaran Huruf Hijaiyah Dengan Smartphone Android . 15 (1).
https://journal.uniku.ac.id/index.php/ ilkom
Kurniasari, A., & Jalinas. (2020).
Pendeteksian  Tingkat  Kepadatan Jalan  Menggunakan  Metode  Canny Edge Detection. Jurnal Ilmiah
Teknologi  Dan  Rekayasa , 25 (3), 239–248. https://doi.org/10.35760/tr.2020.v25i 3.3419 Lestari, N. I., Endra, Y., Perancangan, M.,
Pengenalan, A., Hijaiyah, H., Android, B., Indah, N., Yunita, L., & Megiati 2 ,  E.  (n.d.). Perancangan Aplikasi Pengenalan Huruf Hijaiyah Berbasis Android .
Moch.  Fachrur  Rozi,  Haryanto,  &  Kunto Aji  Wibisono.  (2021).  Klasifikasi Kecacatan Keramik Dengan Menggunakan  Deteksi  Tepi  Canny Dan Metode Hough Line Transform. J-Eltrik , 1 (2), 36.
https://doi.org/10.30649/j- eltrik.v1i2.36 P.,  N.,  Kusrini,  K.,  &  Kurniawan,  M.  P.
(2019). Segmentasi Citra Ikan Arwana  Super  Red  Berdasarkan Deteksi Tepi Menggunakan Algoritma  Canny. Jurnal  Teknologi Informasi , 3 (2), 200.
https://doi.org/10.36294/jurti.v3i2.10 92 Rokhim, A., & Khairil Anwar, M. (2021). Pembuatan  Media  Pembelajaran Huruf  Hijaiyah  Pada  Platform Android Menggunakan Metode Addie (Vol. 13, Issue 02). Sevilla,  M.,  Angelin,  R.,  Clarissa,  I.  D., Widigdo,  Z.,  Studi,  P.,  Hukum,  I., Hukum,  F.,  Tanah,  H.  A.,  Susun,  S. R., & Tanah, M. (2021). Pengenalan Wajah  Dengan  GLCM  dan  PNN
Menggunakan  Pendekatan  Deteksi
Tepi Canny . 14 , 160–165.
Sinaga,  A.  S.  R.  M.  (2021).  Analisis  Dan Perbandingan  Metode  Sobel  Edge Detection  Dan  Prewit  Pada  Deteksi
Tepi  Citra  Daun  Srilangka. CSRID
(Computer Science Research and Its Development  Journal) , 13 (1),  12. https://doi.org/10.22303/csrid.13.1.2 021.13-23