## SEGMENTASI CITRA TULISAN TANGAN AKSARA BALI BERBASIS PROYEKSI VERTIKAL DAN HORISONTAL
I Made Gede Sunarya 1 , Made Windu Antara Kesiman 2 , Ida Ayu Putu Purnami 3 1,2 Jurusan Pendidikan Teknik Informatika, 3 Jurusan Pendidikan Bahasa Bali Universitas Pendidikan Ganesha Jl. Udayana, Kampus Tengah Undiksha, Singaraja

## Abstrak
Salah  satu  kekayaan  budaya  kita  yang  hampir  punah  adalah  aksara  Bali.Keadaannya memang  sangat  sulit.Penggunanya  semakin  jarang  dan  lingkup  pemakaiannya  semakin sempit.Pada tingkatan dasar, pengenalan aksara Bali dalam kurikulum sekolah merupakan pondasi  bagi  pelestariannya.  Dunia  pendidikan  memerlukan  alat  bantu  dalam  penerbitan literatur  yang  bermutu.  Pada  tingkat  selanjutnya,  para  pakar  budaya  dan  bahasa memerlukan  alat  bantu  untuk  mengkomunikasikan  hasil  kajiannya.  Semakin  canggih  alat bantunya,  semakin  terjamin  kelancaran  dan  keruntutan  roda  pendidikan  dan  pendalaman budaya  Bali  ke  masa  depan.  Alat  bantu  yang  dimaksud  adalah  komputer  dan  dengan komputer  bisa  dilakukan  analisis  terhadap  aksara  Bali.  Tujuan  penelitian  pada  tahap  ini adalah melakukan segmentasi pada citra dokumen tulisan tangan aksara Bali.Metode yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode  pengembangan  perangkat  lunak  SDLC (System  Development  Life  Cycle)  pendekatan  Waterfall.  Hasil  dari  penelitian  ini  dapat disimpulkan  bahwa  proses  segmentasi  telah  berhasil  melakukan  segmentasi  terhadap  citra dokumen  tulisan  aksara  Bali.  Hasil  berupa  karakter-karakter  (compound  character) penyusun dokumen citra aksara Bali.
Kata Kunci : Segmentasi, Dokumen citra aksara Bali, Proyeksi vertikal dan horisontal

## 1. PENDAHULUAN
Aksara Bali merupakan sarana yang vital untuk dapat lebih mengenal budaya Bali secara mendalam, karena aksara Bali berfungsi sebagai sarana untuk menuliskan berbagai macam  masalah  keagamaan,  adat-istiadat,  sastra  dan  sebagainya.  Tanpa  mengenal  dan mampu  membaca  serta  menulis  aksara  Bali,  sulit  diharapkan  seseorang  akan  mampu memahami  informasi  yang  tersimpan  dalam  naskah-naskah  yang  berhuruf  Bali.  Banyak terdapat  dokumen  sejarah,  kesusastraan  kuno  dan  dokumen  lainnya  yang  ditulis  dengan aksara Bali [1]. Menulis dalam aksara Bali memerlukan keahlian khusus karena kebiasaan kita yang menggunakan dan menulis dalam huruf latin. Aksara Bali yang merupakan jenis aksara  alfasilabis  yaitu  aksara  segmental  yang  didasarkan  pada  konsonan  dengan  notasi vokal  yang  diwajibkan  tapi  bersifat  sekunder  juga  menjadi  kendala  dalam  penggunaan aksara Bali.
Salah satu kekayaan budaya kita yang hampir punah adalah aksara Bali.Keadaannya memang  sangat  sulit.Penggunanya  semakin  jarang  dan  lingkup  pemakaiannya  semakin sempit.Kita  semua  tahu,  banyak  faktor  yang  menyebabkannya.Pustaka  leluhur  semakin ditinggalkan.Aksara  Bali  menjadi  kian  miskin  dan  rapuh,  karena  tidak  sempat berkembang.Akibatnya  menjadi  sulit  mengakomodasikan  pemikiran-  pemikiran  baru menggunakan aksara Bali.Pada tingkatan dasar, pengenalan aksara Bali dalam kurikulum
sekolah merupakan pondasi bagi pelestariannya. Dunia pendidikan memerlukan alat bantu dalam penerbitan literatur yang bermutu. Pada tingkat selanjutnya, para pakar budaya dan bahasa  memerlukan  alat  bantu  untuk  mengkomunikasikan  hasil  kajiannya.  Semakin canggih alat bantunya, semakin terjamin kelancaran dan keruntutan roda pendidikan dan pendalaman budaya Bali ke masa depan [2]. Alat bantu yang dimaksud adalah komputer.
Salah satu usaha yang dilakukan untuk melestarikan aksara Bali adalah mengadakan lomba-lomba  menulis  aksara  Bali.  Dinas  Pendidikan,  Pemuda  dan  Olahraga  Pemerintah Kabupaten  Gianyar,  Bali,  menggencarkan  lomba  menyalin  huruf  latin  ke  aksara  Bali dengan tujuan untuk melestarikan kekayaan budaya bangsa yang saat ini kian dijauhi oleh anak-anak  muda.  Kepala  Dinas,  Pendidikan,  Pemuda  dan  Olahraga  Gianyar,  I  Gusti Ngurah  Wijana  mengungkapkan  bahwa  mereka  saat  ini  terus  menggencarkan  lomba menyalin  huruf  latin  dengan  aksara  Bali  [3].  Beliau  juga    menyebutkan  bahwa  lomba menyalin huruf latin ke aksara Bali sering dilakukan untuk merangsang anak-anak sekolah mencintai bahasa ibunya, yakni bahasa Bali.  Pada tingkat SD, SMP, SMA sampai pada Perguruan Tinggi (Khususnya Jurusan Bahasa Bali) mendapatkan materi pelajaran tentang menulis  aksara  Bali.  Dalam  melakukan  asesemen  terhadap  hasil  tulisan  aksara  Bali, penilai  sering  menggunakan  penilaian  subjektif,  karena  tidak  dipungkiri  bahwa  tulisan aksara Bali mengandung nilai-nilai estetika.Penilaian yang subjektif ini dapat memberikan penilaian yang berbeda terhadap suatu hasil tulisan Aksara Bali.
Komputer sebagai suatu alat  yang banyak memiliki pengaruh dalam berbagai segi kehidupan,  karena  komputer  memiliki  kecepatan  dan  sifat  yang  baku  (objektif).  Pada bidang komputer khususnya bidang citra digital, pengolahan suatu dokumen teks disebut dengan OCR (Optical Character Recognition). Bidang OCR ini dapat dimanfaatkan untuk mengolah  hasil  tulisan  aksara  Bali  dan  kemudian  memberikan  penilaian  yang  baku berdasarkan  data  aksara  Bali  yang  dipakai  acuan.  untuk  dapat  memberikan  penilaian terhadap hasil tulisan tersebut, perlu dilakukan pengenalan terhadap dokumen aksara Bali tersebut.  Dalam  melakukan  pengenalan  dokumen  tersebut  diperlukan  segmentasi  atau pemisahan  antar  karakter  dalam  dokumen  tersebut.Berdasarkan  permasalahan  tersebut dilakukan penelitian tentang segmentasi pada citra dokumen tulisan tangan aksara Bali.

## 2. KAJIAN PUSTAKA
2.1  Analisis Citra Dokumen
Banyak  dokumen  yang  memiliki  format  karakter  yang  berbeda  dengan  format karakter  karakter  latin,  misal  dokumen  yang  ditulis  dalam  format  karakter  Cina,  India, Thailand,  Jawa  dan  sebagainya.  Akibatnya  dokumen  tersebut  hanya  dapat  dibaca  oleh orang  yang  memahami  format  karakter  tersebut.Untuk  kepentingan  tersebut,  dibutuhkan sistem  analisis  citra  dokumen  untuk  menerjemahkan  dokumen  dengan  bentuk  karakter tertentu agar menghasilkan sebuah deskripsi yang dapat dipahami oleh pembaca. Sistem analisis  citra  dokumen  juga  dapat  digunakan  untuk  kepentingan  lain,  misal  untuk membaca  karakter  dalam  amplop  surat  sehingga  surat  dapat  dipilah-pilah,  atau  untuk mengubah koleksi buku di perpustakaan tradisional ke dalam format digital.
Tujuan  utama  dari  kegiatan  analisis  citra  dokumen  adalah  untuk  mengenali komponen-komponen  teks  ataupun  gambar  di  dalam  suatu  dokumen.Analisis  citra dokumen secara garis besar dibagi menjadi dua kategori analisis, yaitu analisis untuk teks dan gambar, seperti terlihat dalam Gambar 1 (O’Gorman dan Kasturi dalam [4]).

## Gambar 1. Hirarki Pemrosesan Dokuman
Pengolahan teks berkait dengan bagian teks dari citra dokumen.Beberapa tugas yang terkait dengan pengolahan teks adalah menentukan kecondongan teks, menemukan kolom- kolom, paragraf-paragraf, baris-baris teks, dan kata, dan akhirnya mengenali teks beserta atributnya,  misalnya  ukuran  dan  font  dari  teks  seperti  yang  dapat  dilakukan  oleh  mesin pengenal  karakter  (OCR).Sementara  pengolahan  grafik  berkait  dengan  komponen  garis dan simbol-simbol yang membentuk diagram, logo, dan lain sebagainya. Dan lebih lanjut O’Gorman dan Kasturi memberikan tahapan-tahapan proses analisis citra dokumen seperti terlihat dalam Gambar 2.
Lembar Dokumen Data Capture Pengolahan Tingkat Piksel Analisis Tingkat Fitur Pengenalan dan Analisis Teks Pengenalan dan Analisis Grafis Dokumen Hasil Gambar 2. Langkah-langkah proses analisis dokumen 2.2  Preprosessing Citra Digital
2.2.1 Grayscaling Citra grayscale merupakan citra digital yang hanya memiliki satu nilai kanal pada setiap pikselnya, dengan kata lain nilai bagian Red = Green = Blue . Nilai tersebut digunakan untuk menunjukkan tingkat intensitas.Warna  yang dimiliki adalah warna dari hitam, keabuan dan putih.Tingkatan keabuan di sini merupakan warna abu dengan berbagai tingkatan dari hitam hingga putih.
Nilai I (x,y) adalah level keabuan pada suatu kopordinat yang diperoleh dengan membagi komponen warna R (merah), G (hijau), B (biru) [5].
2.2.2 Binerisasi Binarization adalah langkah awal dari kebanyakan proses dalam sistem analisis dokumen citra    dan  mengacu  pada  konversi  darigambar grayscale menjadi  gambar  biner.  Dalam literatur, binarization biasanya dilaporkandilakukan baik secara global maupun lokal. Metode global  ( thresholding global)  menggunakan  nilai  ambang  tunggal  untukmengklasifikasikan piksel gambar ke kelas objek atau latar belakang sedangkan skemalokal ( adaptifthresholding ) dapat  menggunakan  beberapa  nilai  yang  dipilih  sesuai  dengan  informasi  daerah  setempat. Sebagian  besaralgoritma  yang  diusulkan  untuk  binerisasi  gambar  yang  optimal  bergantung pada metode statistik, tanpa memperhitungkansifat khusus dari dokumen gambar [6] Citra biner adalah citra yang hanya mempunyai dua nilai derajat keabuan yaitu hitam (0) dan putih (1).Citra biner merupakan citra yang banyak dimanfaatkan untuk keperluan pattern recognition seperti pengenalan angka, huruf maupun tandatangan.Piksel-piksel objek bernilai 1 dan piksel-piksel latar belakang bernilai 0.
Pengkonversian  citra grayscale menjadi  citra  biner  dilakukan  untuk  alasan-alasan sebagai berikut.
1. Untuk  mengidentifikasi  keberadaan  objek,  yang  direpresentasikan  sebagai  daerah ( region ) di dalam citra. Misalnya ingin memisahkan objek dengan latar belakangnya. Piksel-piksel objek dinyatakan dengan nilai 1 sedangkan piksel lainnya dengan 0.
2. Untuk memfokuskan pada analisis bentuk morfologi, yang dalam hal ini piksel tidak terlalu penting dibandingkan bentuknya.
3. Untuk menampilkan citra pada piranti keluaran yang hanya mempunyai resolusi satu bit, yaitu piranti penampil biner seperti pencetak ( printer ).
4. Mengkonversi citra yang telah ditingkatkan kualitas tepinya ke penggambaran garis- garis tepi  [7].
2.2.3  Pengurangan noise Pengurangan noise merupakan suatu proses untuk mereduksi atau mengurangi noise pada sebuah  citra  digital. Noise atau  dalam  bahasa  Indonesia  sering  disebut  derau  dalam  dunia fotografi dan image processing merupakan gangguan yang disebabkan oleh menyimpangnya data  digital  yang  diterima  oleh  alat  penerima  data  gambar.  Alat  penerima  gambar  ini  bisa berbentuk  berbagai  macam,  mulai  dari  kamera,  baik  itu  jenis  kamera  analogmaupun  jenis kamera  digital  dan  juga scanner.Median  filter dapat  digunakan  untuk  mengurangi noise . Median filter menghitung nilai dari setiap piksel baru, yaitu nilai pada piksel pada pusat koordinat sliding window .Nilai tengah dari piksel di dalam window tergantung pada ukuran sliding  window .Untuk  ukuran windowm baris  dan n kolom  maka  banyaknya  piksel  dalam window adalah ( m x n ).Akan lebih baik ukuran window adalah bilangan ganjil karena piksel pada  posisi  tengahnya  lebih  pasti  diperoleh,  yaitu  piksel  pada  posisi  ( m x n +1)/2.Semua piksel tetangga harus diurut sebelum menentukan piksel pada posisi tengah [8].
2.2.4  Perangkaan/ Thinning Thinning merupakan  suatu  operasi  morphologi. Thinning mengubah  bentuk  asli  citra biner  menjadi  citra  yang  menampilkan  batas-batas  objek/ foreground hanya  setebal  satu piksel.  Sepintas, thinning mempunyai  kemiripan  dengan  deteksi  tepi  dalam  hal output dari citra yang dihasilkan. Deteksi tepi merubah gray level atau intensitas citra menjadi citra yang menampilkan  batas-batas  obyek  berdasarkan  kekontrasan  warna  antar  piksel  sedangkan thinning mereduksi piksel pada obyek biner menjadi piksel yang bernilai sama dengan nilai piksel  pada background .  Keluaran  berupa  citra  biner  dengan  informasi  berupa  batas-batas

## JURNAL INFORMATIKA Vol. 9, No. 1, Jan 2015
obyek  berdasarkan  piksel  dengan  ketebalan  satu  piksel.Tujuan thinning adalah  untuk menghilangkan piksel objek pada citra biner [8].
Thinning merupakan  proses  pengurangan  komponengambar  dalam  rangka  untuk memperoleh  informasi  yang  paling  dasar  tentang  gambar-pembentukan  atau  untuk mendapatkan gambar tanpa merusak kerangka informasi dari bentuk aslinya.Hasil dari proses penipisan  disebut  kerangka.Beberapa  manfaat  yang  akan  diperoleh  jika  proses thinning dikelola dengan baik:
1. Ukuran  menjadi  lebih  kecil  karena  data  akan  menghasilkan  informasi  penting saja, dan juga mengurangi penggunaan memori.
2. Memfasilitasi analisis struktural dari suatu obyek.
3. Kerangka  yang  dihasilkan  dapat  digunakan  untuk  klasifikasi  dalam  proses pengenalan pola.
2.2.5 Segmentasi
Segmentasi citra merupakan suatu proses yang membagi citra ke dalam beberapa bagian, yaitu bagian yang diperlukan dan bagian yang tidak diperlukan oleh sistem [9]. Segmentasi karakter  perlu  dilakukan  sebelum  proses  pengenalan  karakter.  Biasanya  citra  yang  akan disegmentasi sudah berupa citra biner (hitam-putih) untuk memudahkan pemisahan karakter. Untuk  mensegmentasi  aksara  Bali  akan  digunakan  metode Projection  Profile-Based Histogram dengan  menjadikan  huruf  atau  objek  kedalam  bentuk  garis-garis  histogram vertikal  dan  horisontal  [10].  Metode Projection  Profile  Histogram ini  berdasarkan  pada penggunaan profil histogram yang telah tercipta dan diproporsikan oleh suatu citra. Profil dari proyeksi merupakan sebuah struktur data yang digunakan untuk menyimpan sejumlah piksel hitam  yang  merupakan  objek  ketika  suatu  citra  diproyeksikan  melalui  sumbu  x  maupun sumbu  y.  Perhitungan  dilakukan  dengan  cara  menghitung  jumlah  piksel  hitam  pada  suatu citra  secara  mendatar    (horisontal)  dan  juga  secara  menurun  (vertikal).  Metode  ini  dapat digunakan dalam segmentasi karakter pada tulisan latin. Berikut ini ditunjukkan  persamaan yang digunakan untuk melakukan proyeksi histogram dengan mengambil jumlah piksel yang terkait [10].

## 2.2.6 Normalisasi
Normalisasi  pada  pengolahan  citra  berarti  mentransformasikan  citra  ke  bentuk  citra normal yang sesuai dengan kebutuhan. Besar dan kecil ukuran pada citra normalisasi tidak sesuai  ukuran  yang  diambil  dari  citra  semula.  Penulis  menggunakan  penskalaan  dari  citra semula ke bentuk citra normalisasi. Penskalaan ini tergantung besar dan kecil ukuran pada citra  semula  artinya  tidak  berarti  apakah  citra  membesar  atau  mengecil  tergantung  ukuran citra semula.
2.2.7 Operasi Closing Operasi closing merupakan  penggabungan  antara  dua  operasi,  yaitu  erosi  dan dilasi.Operasi  dilasi  dilakukan  terlebih  dahulu  kemudian  dilanjutkan  dengan  operasi  erosi. Hasil  operasi closing adalah  memperbesar  batas  luar  dari  objeck foreground dan  juga menutup lubang kecil yang terletak di tengah objek.
2.3. Pengenalan Pola Secara  umum,  pengenalan  pola  ( patternrecognition )  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. Pola bisa merupakan kumpulan hasil pengukuran atau pemantauan dan bisa dinyatakan dalam notasi vektor atau matriks.Fitur ( feature ) adalah

## JURNAL INFORMATIKA Vol. 9, No. 1, Jan 2015
semua  hasil  pengukuran  yang  bisa  diperoleh  dan  merupakan  karakteristik  pembeda  dari objek.Fitur  dapat  berupa  simbol  seperti  warna,  numerik  seperti  berat,  atau  gabungan keduanya.Vektor fitur ( features vector ) adalah gabungan atau kombinasi dari beberapa fitur dan dinyatakan sebagai vektor kolom.Banyaknya fitur pembentuk vektor fitur disebut dengan dimensi dari vektor fitur [8].

## 2.4  Aksara Bali
Aksara Bali memiliki bentuk umum Anacaraka berjumlah 18 buah konsonan (aksara wianjana).

## Gambar 3 Aksara Bali (sumber : Sawabi, 2009)
Aksara Bali berbeda bentuk sesuai dengan bunyinya dan posisinya. Aksara Bali yang diletakkan secara normal (sebagai pengawak ) akan berbeda jika diletakkan di bawah (sebagai gantungan ). Di samping itu perbedaa mendasar antara aksara Bali dengan aksara Latin adalah aksara  Latin  melambangkan  satu  phonem  sedangkan  aksara  Bali  melambangkan  satu  buah suku kata atau dikenal sebagai huruf sylabis. Pada penulisannya, satu kata atau kalimat yang menggunakan aksara bali dapat menempati tiga baris, yaitu [12]:
Baris I :  Biasanya  ditempati  oleh pengangge /sandang  sastra  yaitu  pakaian  yang dikenakan pada sebuah  aksara  yang menyebabkan perubahan bunyi dari aksara yang memakai. Untuk selanjutnya baris pertama ini disebut dengan baris/posisi sandang sastra.
Baris II :  Merupakan  tempat  menuliskan pengawak (badan)  dari  aksara  tersebut, yang dalam abjad jawa dikenal sebagai aksara pokok. Selanjutnya posisi ini kita sebut sebagai posisi pengawak . Baris III :Merupakan  tempat  memasangkan gantungan ,  yaitu  aksara  yang digantungkan pada aksara pengawak tadi. Gantungan ini gunanya untuk membuat  aksara  yang  digantungi  mati  (menjadi  konsonan).  Selanjutnya posisi  ini  disebut  dengan  posisi gantungan .  Posisi gantungan ini  ada kalanya  dibagi  menjadi  dua  bagian  jika  terpaksa  harus  menuliskan  tiga buah  konsonan  (aksara  wianjana)  secara  berjajar/berurutan.  Biasanya gantungan yang  pertama  dibuat  lebih  besar  dan  posisinya  agak  ke  atas sedangkan gantungan kedua dibuat lebih kecil dan agak ke bawah. Untuk memudahkan pemanggilan maka gantungan yang pertama disebut dengan istilah gantungan  tegeh yang  artinya  posisinya  agak  ke  atas  sedangkan yang kedua disebut sebagai gantungan endep yang artinya posisinya agak ke  bawah,  dan  gantungan  yang  menempati  posisinya  sendirian  saja disebut sebagai gantungan saja.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Bagan umum penelitian dapat dilihat pada Gambar 4.
mulai Thresholding Closing Selesai Grayscaling Citra Dokumen aksara Bali Filling Thinning Segmentasi

## Gambar 4. Bagan umum proses
Berdasarkan  Gambar  4,  proses  diawali  dengan  input  citra  dokumen  Aksara  Bali.  Citra dokumen  Aksara  Bali  diperoleh  dari  proses  pemindaian  (scan)  dari  dokumen  aksara  Bali. Setelah  dilakukan  proses  input  citra  kemudian  dilakukan  proses  grayscaling,  thresholding menggunakan  metode  Otsu,  proses  Closing,  Filling,  Thinning  kemudian  dilakukan segmentasi  menggunakan  proyeksi  vertikal  dan  proyeksi  horisontal.  Hasil  dari  proses segmentasi adalah citra karakter penyusun dari dokumen Aksara Bali.
Pada  proses  segmentasi,  dilakukan  proses  proyeksi  secara  horisontal  kemudian  dilanjukan dengan proses proyeksi secara horisontal.
Proyeksi horizontal Proyeksi Vertikal Citra Aksara Bali Tersegmen Menghasilkan batas baris Menghasilkan batas karakater pada masing- masing baris

## Gambar 5. Bagan Proses Segmentasi
Proses segmentasi dilakukan melalui 2 tahap  yaitu proyeksi secara horisontal dan proyeksi secara vertikal. Proyeksi secara horisontal akan menghasilkan batas baris dan proyeksi secara vertikal  akan  menghasilkan  batas  karakter  pada  masing-masing  baris  dari  citra  dokumen Aksara Bali
4. HASIL DAN PEMBAHASAN Secara umum, proses yang dikembangkan menerima input citra dokumen Aksara Bali yang  diperoleh  melalui  proses  pemindaian  (scan)  dokumen.  Citra  yang  diinput  diproses dengan  preprosessing  grayscaling,  thresholding,  closing,  filling,  thinning.  Citra  input merupakan merupakan tulisan tangan Aksara Bali yang terdiri dari variasi gabungan karakter (pengangge,  pengawak,  gantungan).  Hasil  dari  proses  preprosessing  kemudian  dilakukan segmentasi secara horisontal dan secara verikal.
Hasil eksekusi modul ditunjukkan sebagai berikut: Proses Input Citra
Proses Grayscaling

## JURNAL INFORMATIKA Vol. 9, No. 1, Jan 2015

## Proses Thresholding

## Proses Closing

## Proses Thinning

## Proses Segmentasi
Hasil segmentasi untuk masing-masing karakter terinci sebagai berikut:
Info SEGMENTASI jumlah baris = 4 jml karakter baris ke-1 = 8 jml karakter baris ke-2 = 8 jml karakter baris ke-3 = 8 jml karakter baris ke-4 = 8 jumlah total karakter = 32
Hasil dari proses segmentasi menghasilkan citra tersegmen dari citra dokumen Aksara Bali. Berikut hasil dari citra tersegmen dari citra input.

## Tabel 1 Citra Tersegmen
Baris/ Kolom 1 2 3 4
5 6 7 8 1 2
3
4

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan, dapat ditarik kesimpulan bahwa :
1. Proses preprosesing terdiri dari proses proses grayscaling, thresholding, closing, filling, thinning
2. Proses  segmentasi  telah  berhasil  melakukan  segmentasi  terhadap  citra  dokumen  tulisan aksara  Bali.  Hasil  berupa  karakter-karakter  ( compound  character )  penyusun  dokumen citra aksara Bali.
Pengembangan selanjutya dapat dilakukan perbandingan beberapa metode segmentasi khususnya  dalam  segmentasi  karakter  (script).Metode  proyeksi  vertikal  dan  horisontal memiliki keterbatasan pada posisi tulisan relatif lurus (tidak miring).

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Wendra,  I.W.,  2007,  Strategi  Guru  Dalam  Pembelajaran  Membaca  Teks  Bahasa  Bali Berhuruf Bali Di Sekolah Dasar Laboratorium Ikip Negeri Singaraja, Jurnal Pendidikan dan Pengajaran UNDIKSHA, No. 4 TH. XXXX  Oktober 2007, ISSN 0215 – 8250
[2]   Yayasan  Bali  Galang,  2013,  Pelestarian  Aksara  Bali,  http://www.babadbali.com/ aksarabali/aksara_bali.htm (diakses tanggal 2 April 2014)
[3]   IANN,
2010, Diknas Gianyar Gencarkan Lomba Aksara Bali, http://www.babadbali.com/aksarabali/aksara_bali.htm (diakses tanggal 4 April 2014) [4]   Widiarti,  A.R.,  2006,  Pengenalan  Citra  Dokumen  Sastra  Jawa  Konsep  dan Implementasinya, Tesis, S2 Ilmu Komputer, Fakultas MIPA, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta
[5]   Putra,  D.I.K.G.  dan  Suarjana,  I.G.,  2010,  Segmentasi  Citra  Retina  Digital  Retinopati Diabetes Untuk Membantu Pendeteksian Mikroaneurisma, Teknologi Elektro Vol. 40 9 No.1 Januari – Juni 2010.
[6]   Perantonis,  S.,  Gatos,  B.,  Ntzios,  K.,  Pratikakis,  L.,Vrettaros,  L.,  Drigas,  A., Emmanouilidis,  C.,  Kesidis,  A.,  Kalomirakis,  D.,  tt,  Digitisation    Processing  And Recognition  Of  Old  Greek  Manuscipts  (The  D-Scribe  Project),  International  Journal "Information Theories & Applications" Vol.11, 232-240
[7]   Wardoyo,  S.,  2009,  Identifikasi  Tandatangan  Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan, Tesis, Program Studi Teknik Elektro, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta.
[8]   Putra, D., 2010, Pengolahan Citra Digital, Penerbit Andi, Yogyakarta [9]   Munir,  Rinaldi.,  2004.,Pengolahan  Citra  Digital  dengan  Pendekatan  Algoritmik, Informatika, Bandung.
[10]  Rodrigues, R., Thome, G., Carlos, A. 2000. Cursive character recocnition – a character segmentation method using projection profile-based technique, Brasil
[11]  Sawabi,  IGN,  2009,  Pengembangan  Aksara  Bali  Kebutuhan  Mendesak, http://edukasi.kompas.com/read/2009/11/15/09153783/Pengembangan.Aksara.Bali.Keb utuhan.Mendesak, diakses tanggal 20 Juni 2014
[12]  Widiartha,I.B.K.,  2001,  Pembuatan  Perangkat  Lunak  Transliterator  Aksara  Latin  Ke Aksara Bali Dan Aksara Bali Ke Aksara Latin, Tesis, Program Studi Teknik Elektro, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta.