## INVESTIGASI SEGMENTASI BARIS UNTUK CITRA DOKUMEN SUNDA LAMPAU
Erick Paulus 1) , Mira Suryani 2) , Setiawan hadi 3) ,  Akik Hidayat 4)
1, 2,3,4) Teknik Informatika, Departmen Ilmu Komputer Universitas Padjadjaran e-mail: erick.paulus@unpad.ac.id 1) , mira.suryani@unpad.ac.id 2) , setiawanhadi@unpad.ac.id 3) , akik.hidayat@unpad.ac.id 4)

## ABSTRAK
Beragamnya  kualitas  citra  dokumen  Sunda  lampau  dapat  menjadi  tantangan  tersendiri  ketika  proses  segmentasi  baris teks dilakukan. Makalah ini memaparkan hasil investigasi dari dua metode segmentasi baris terhadap beberapa koleksi citra dokumen Sunda, yaitu metode profil proyeksi dan Seam Carving. Investigasi dilakukan secara mendalam terhadap dokumen tulisan tangan  yang ditulis pada media daun lontar dan kertas. Adapun studi eksperimen perbandingan  digunakan sebagai metodologi investigasi pada penelitian ini. Kedua metode tersebut diuji kemampuan kinerjanya terhadap citra berwarna dan citra biner dengan menggunakan matrik evaluasi yang disediakan pada kompetisi segmentasi tulisan tangan ICDAR 2013. Hasil  eksperimen  menunjukan  bahwa  metode  profil  proyeksi  dapat    bekerja  dengan  optimal  pada  citra  biner  dengan  tipe tulisan  yang  relatif  mendatar  dan  rata. Sedangkan  metode  Seam  Carving  mampu  melakukan  segmentasi  baris  secara  non linier  sehingga  menghasilkan  kinerja  di  atas  80%.  Dengan  ditambahnya  proses  binerisasi  pada  tahapan  pre-processing, maka  metode  Seam  Carving  dapat  meningkat  kinerjanya  sampai  99%  dan  jumlah  baris  yang  tersegmentasi  hampir mendekati dengan jumlah baris seharusnya.
Kata Kunci : ICDAR , profil proyeksi, Seam Carving, segmentasi baris

## ABSTRACT
The variety of image quality of old Sundanese documents can be a real challenge for the process of text line segmentation. This  paper  describes  the  results  of  the  investigation  of  two  text  line  segmentation  methods  against  several  collections  of Sunda  document  images,  ie  projection  profile  method  and  Seam  Carving  method.  The  deep  investigation  is  done  on handwritten documents written on lontar and paper media. The comparative experimental study was used as an investigative methodology in this study. Both methods is tested their performance capability on colored images and binary images using the  evaluation  matrix  provided  in  handwriting  segmentation  competition  ICDAR  2013.  Experimental  results  show  that projection  profile  method  can  work  optimally  on  binary  image  and  the  type  of  writing  is  relatively  horizontal.  While  the Seam Carving method is able to segment the lines in a non-linear manner and produce performance above 80%.  With the added of binarization process in the pre-processing stage, the performance of Seam Carving method can increase up to 99% and the number of segmented lines is close to the number of groundtruth lines.
Keywords : ICDAR , line segmentation, projection profile, Seam Carving

## I. P ENDAHULUAN
egmentasi  baris  merupakan  tahapan  penting  dan  mendasar  dalam  proses  segmentasi  selanjutnya.  Dengan teridentifikasinya  teks  baris,  proses  pemisahan  kata,  suku  kata  atau  huruf  akan  lebih  optimal  dilakukan. Untuk kasus tulisan tangan, cara penulisan pada media tulis dapat memiliki tata letak yang beragam. Ada beberapa tulisan  yang  disususn secara  vertikal  (tulisan  mandarin),  horizontal  (umum),  dan  miring.  Berdasarkan data  sample  citra  yang  peneliti  peroleh  dari  narasumber,  tulisan  tangan  Sunda  yang  dibuat  sekitar  abad  XV sampai XVII dan digores di atas daun lontar dan kertas memiliki karakteristik penulisan horizontal. Namun tidak menutup  kemungkinan,  terdapatnya  beberapa  tulisan  yang  tidak  tersusun  rapih  secara  horizontal.  Penulisan aksara konsonan dan vokalisasi yang terkadang berhimpitan dengan baris di atas  atau di bawahnya. Menurut ahli filologi, hal ini adalah wajar karena adanya siswa yang sedang belajar menulis dan menyalin dokumen penting pada jaman itu. Selain itu, kondisi fisik dokumen yang sudah mulai rapuh dan kualitas citra hasil proses akusisi data  yang  kurang  kontras  menjadi  tantangan  yang  nyata.  Oleh  karena  itu,  peneliti  perlu  melakukan  investigasi yang mendalam terkait metode segmentasi baris yang sudah ada saat ini sedemikian sehingga kedepannya model segmentasi yang optimal dapat dihasilkan untuk studi kasus tulisan tangan Sunda lampau.
Metode segmentasi yang umum dan menjadi dasar pada pengembangan metode  segmentasi selanjutnya adalah metode  profil  proyeksi  [1].  Beberapa  penelitian  menemukan  bahwa  cara  segmentasi  baris  yang  bersifat  linier horizontal  terkadang  mengakibatkan  kesalahan  dalam  proses  segmentasi  baris  khususnya  pada  model  tulisan
S
yang  miring.  Untuk  mengantisipasi  tantangan  tersebut,  Saha  [2]  menerapkan  Transformasi  Hough  untuk mengukur sudut kemiringan dan merotasi teks menjadi relatif horizontal [2]. Kombinasi Operasi Morfologi  dan Profile Proyeksi [3] telah dilakukan terhadap dokumen tulisan tangan Kannada untuk meningkatkan kinerja dari segmentasi  baris.  Metode  profil  proyeksi  dapat  bekerja  jika  citra  inputnya  adalah  biner  (hitam  atau  putih). Sedangkan,  proses  binerisasi  pada  dokumen  lampau  khususnya  tulisan  tangan  Sunda  lampau  masih  menjadi tantangan yang nyata hingga saat ini[4]. Oleh karena, metode segmentasi yang bebas dari proses binersasi terus dikembangkan. Boiangiu menggunakan informasi energi  sebagai algoritma segmentasi baris [5]. Penelitian yang terkait  dengan  pemanfaatan  informasi  energi  terus  berkembang,  diantaranya  adalah  metode  Seam  Carving. Penerapan  profile  proyeksi  pada  komputasi  Medial  Seam    dan  penerapan  Seam  Carving  pada  komputasi Seperating  Seam  dapat  menghasilkan  segmentasi  baris  yang  menjanjikan  [6].  Walaupun,  metode  ini  cukup berhasil  memisahkan  baris  teks    dan  lapisan  baris  untuk  citra  keabuan  dan  berwarna  sebagai  citra  input.  Tim peneliti  berupaya  untuk  melakukan  investigasi  mendalam  terkait  pengaruh  tahapan  binerisasi  terhadap  kinerja metode  Seam  Carving  dan  pengembangnya.  Dengan  asumsi  bahwa  citra  yang  minim  derau  (umumnya dilakukaan saat proses binerisasi) seharunya dapat menghasilkan segmentasi yang lebih baik.
Pada paper ini dipaparkan hasil investigasi dua metode segmentasi, yaitu metode profil proyeksi terhadap citra biner  dan  metode  Seam  Carving  terhadap  citra  biner  dan  citra  berwarna.  Penjelasan  tentang  metode  penelitian dan  formula  yang  dipakai  akan  disajikan  pada  bagian  II.  Kemudian,  kedua  metode  tersebut  diuji  dan  dianalisa terhadap citra dokumen tulisan tangan Sunda yang ditulis sekitar abad XV sampai XVII.  Selanjutnya, pengujian citra  hasil  segmentasi  diukur  dengan  menggunakan  matrik  evaluasi  yang  dipakai  untuk  kompetisi  segmentasi pada acara  International  Conference  on  Document  Analysis  and  Recognition  (ICDAR)  2013.  Hasil  eksperimen dan analisa diuraikan pada bagian III. Kesimpulan dan saran penelitian selanjutnya dipersentasikan pada bagian terakhir.

## II. M ETODE

## A. Metode Profil Proyeksi
Umumnya, metode profil proyeksi dimanfaatkan untuk memisahkan baris pada dokumen cetak  dimana spasi antar  baris  terkelompokkan  dengan  jelas.  Tetapi,  ada  juga  hasil  penelitian  yang  menerapkan  metode  profil proyeksi  untuk  dokumen  tulisan  tangan[7].  Metode  profil  proyeksi  dapat  dikelompokkan  menjadi  dua  bagian, yaitu profil proyeksi secara vertikal atau horizontal. Profil proyeksi secara vertikal diterapkan untuk segmentasi kata  atau  silabi.  Sedangkan  profil  proyeksi  horizontal  banyak  diterapkan  untuk  segmentasi  baris.  Hal  ini  tentu bergantung dengan cara penulisan, contoh susunan kalimat mandarin dibuat dari atas ke bawah (secara vertikal). Namun  pada  umumnya,  cara  penyusunan  kalimat  dibuat  secara  horizontal  seperti  yang  terdapat  pada  dokumen Sunda lampau.
Pada penelitian sebelumnya, Profil Proyeksi Horizontal (PPH)  direpresentasikan sebagai suatu histogram dari penjumlahan  piksel hitam  citra  biner  yang  diakumulasikan  sepanjang  baris  horizontal  pada  suatu  dokumen  [8]. Secara  matematika,  Fungsi  PPH  dapat  diformulasikan  pada  (1).  Dengan  ketentuan,  fungsi  f(x,y)  adalah  fungsi Piksel citra dimana x dan y mewakili baris dan kolom secara berurutan. Parameter n mewakili jumlah kolom pada suatu citra.

## (1)

## B. Metode Seam Carving
Ada dua tahapan proses yang dilakukan pada segmentasi baris dengan menggunakan Seam Carving, yaitu perhitungan Medial Seam dan Separating Seam. Proses perhitugan Medial Seam, adalah sebagai berikut
1) Jika citra  digital direpresentasikan secara matermatika dengan
(2) dengan , n :  baris dan m : kolom
2) Membentuk sub kolom dari suatu halaman  menjadi r kelompok, dengan lebar
(3)
3) Menerapkan deteksi tepi operasi Sobel
4) Gunakan smoothed horizontal projection profile untuk setiap potongan
(4)
dengan g adalah tipe filter pemulusan cubic spline
5) Temukan dan sambungkan lokal maksimum terdekat dari setiap potongan
Kemudian tahap kedua, perhitungan Separating Seam adalah sebagai berikut:

## 1) Menghitung Fugnsi Energi dengan formula
(5)
paramater Iσ adalah citra asli keabuan yang dihaluskan dengan menggunakan filter Gaussian untuk simpangan baku σ

## 2) menghitung kumulatif nilai minimum energi M
(6)
3) menghitung lintasan optimal dari  energi kumulatif M. Area energi tinggi mewakili komponen teks.
Sedangkan area energi rendah mewakili non-teks

## C. Proses Binerisasi
Proses binerisasi bermanfaat untuk mereduksi derau yang terdapat pada citra input sedemikian sehingga proses segmentasi  dapat  dilakukan  dengan  lebih  optimal.  Nilai  ambang  batas  pada  proses  binerisasi  dapat  ditentukan global  dan  atau  lokal.  Metode  Otsu  menggunakan  nilai  ambang  batas  yang  diperoleh  secara  global  [9].  Untuk dokumen Sunda kuno, hasil penelitian sebelumnya menunjukan bahwa penentuan nilai ambang batas sebaiknya didapatkan  secara  lokal  untuk  setiap  sub  window  [4].  Salah  satu  metode  local  thresholding  yang  relatif  baik adalah  Metode  Sauvola.  Persamaan  (7)  merepresentasikan  Formula  Metode  Sauvola.  Parameter  m  dan  s mewakili  nilai  mean  dan  standar  deviasi  dari  warna  piksel  pada  sub-window.  Parameter  k  merupakan  nilai konstanta  dengan  rentang  [-1,0).  Pada  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan  Nilai    k  =-0.2,  karena  cocok  untuk mendeteksi obejek hitam.
(7)

## III. HASIL
Investigasi  metode  segmentasi  baris  dikelompokan    menjadi  tiga  eksperimen,  yaitu  mengevaluasi  kinerja metode  profil  proyeksi    horizontal  terhadap  citra  biner,  mengevaluasi  metode  Seam  Carving  terhadap  citra berwarna  dan  mengevaluasi  pengaruh  proses  binerisasi  terhadap  metode  Seam  Carving  dalam  melakukan segmentasi baris. Adapun investigasi ini      dilakukan sebagai langkah awal untuk memperbaiki kinerja metode segmentasi  baris  khusus  analisa  citra  dokumen  tulisan      tangan.  Data  yang  digunakan  untuk  melakukan investigasi  adalah  beberapa  citra  dokumen  lampau  dari  daerah  Sunda.  Naskah  Carita  Waruga  Guru(CWG) termasuk naskah termuda yang menggunakan aksara dan bahasa Sunda Kuno [10]. Naskah  CWG, yang ditulis pada  akhir  abad  ke-18,    ditemukan  di  Kabuyutan  Kawali  Kabupaten  Ciamis,  Jawa  Barat,  Naskah  ini  ditulis menggunakan tinta hitam di atas bahan kertas Eropa dengan ukuran sekitar 20x15cm. Naskah koropak22 adalah dokumen tulisan tangan Sunda kuno yang ditulis sekitar abad XV-XVII dengan menggunakan media daun lontar dan pisau kecil. Dokumen ini ditemukan  di Kabuyutan Ciburuy, Kabupaten Garut, Jawa Barat.

## IV. PEMBAHASAN
Eksperimen  pertama  dilakukan  untuk  menguji  kemapuan  metode  profile  proyeksi  horizontal  terhadap  citra biner.  Grafik  profil  proyeksi  diperoleh  dengan  menghitung  jumlah  pixel  berwarna  hitam  terbanyak  pada  setiap baris,  lihat  gambar  1.  Dengan  menentukan  batasan  frekuensi  warna  hitam  berjumlah  50  untuk  dokumen  CWG dan  300  untuk  dokumen  Koropak  22  sebagai  batas  ambang,  maka  pencarian  titik  minimal  optimum  (titik berwarna  merah)  dapat  diperoleh  dengan  mudah  untuk  setiap  lembah  yang  dihasilkan.  Nilai  ambang  batas  ini bergantung dari banyaknya teks pada suatu baris dan ditentukan secara manua. Nilai ambang batas ini juga dapat diperoleh  dengan  merujuk  pada  nilai  median  atau  rata-rata  dari  data  statistik  profil  proyeksi,  yaitu  sekitar  51 sampai  55  (lihat  gambar  1.b)  dan  200  sampai  302  (lihat  gambar  1.d).  Titik  minimal  optimum  yang  diperoleh dapat  direpresentasikan  sebagai  lapisan  baris.    Untuk  lembah  yang  menurun  dan  naik  secara  tajam  sebaiknya tidak dijadikan lapisan baris, karena ada kemungkinan itu adalah derau.
Gambar 2 memberikan visualisasi hasil segmentasi lapisan baris.  Namun, hasil segmentasi dari metode profil proyeksi  banyak  yang  memotong  tekstur  teks.  Hal  ini  terjadi  karena  metode  profil  proyeksi  memotong  citra secara  horizontal.  Metode  ini  cocok  untuk  tulisan  tangan  yang  cara  penulisannya  relatif  datar  dan  rata.  Jika terdapat  sekelompok  baris  teks  yang  ditulis  miring  atau  vertikal,  maka  citra  perlu  dilakukan  pemrosesan  rotasi citra seperti Tranformasi Hough [2]. Untuk tulisan tangan pada naskah kuno, aksara Sunda umunya ditulis secara horizontal namun tidak semuanya ditulis secara datar merata. Ada beberapa silabi yang ditulis berimpitan dengan silabi pada baris diatasnya atau baris dibawahnya, seperti yang terlihat pada gambar 2. Menurut filolog, penulisan aksara yang tidak rata kemungkinan dilakukan oleh para siswa  yang sedang belajar menyalin atau menulis aksara pada  jaman  itu.  Untuk  pembuatan  aplikasi  otomatis  pengenalan  tulisan  tangan,  tantangan  seperti  ini  perlu diantisipasi.
(a) (b) (c) (d)
Gambar. 1.  Grafik profile proyeksi secara horizontal (a) CWG02 dan (c) Koropak22;  Data statistik profile proyeksi (b)CWG02 dan (d) Koropak22
Karena keterbatasan metode profil proyeksi, penulis mengevaluasi metode segmentasi baris lainnya yang lebih mumpuni.  Eksperimen  kedua  dilakukan  untuk  menguji  kemampuan  metode  Seam  Carving  dalam  memisahkan lapisan antar baris yang terdapat pada naskah CWG. Untuk citra input berwarna, hasil segmentasi lapisan baris dan  baris  teks  dengan  menggunakan  Metode  Seam  Carving  dapat  dikatakan  cukup  berhasil  memisahkan  teks berdasarkan  baris  dibanding  dengan  metode  Projection  Profile.  Dengan  memanfaatkan  nilai  energi  minimum, metode  Seam  Carving  dapat  memisahkan  baris  teks  secara  non  linear  sehingga  meminimalkan  terjadi pemotongan tektur teks. Namun, gambar 3 menunjukan bahwa ada beberapa kesalahan segmentasi yang terjadi, diantaranya  adalah  adanya  lintasan  lapisan  baris  yang  pindah  jalur  dan  terdapat  lapisan  baris  yang  tidak terdeteksi. Perpindahan lintasan lapisan baris  ini dapat terjadi ketika ada goresan yang serupa dengan warna teks hampir menutup lintasan Selain itu,  pada lokasi yang berdekatan ada ruang yang menghubungkan tiga atau lebih baris teks dan yang memiliki warna hampir sama dengan area non teks sedemikian sehingga proses perhitungan energi  minimum  mengakibatkan  pindah  lintasan  (lihat  gambat  3c).  Kesalahan  kedua,  yaitu  tidak  terdeteksinya baris teks,  dapat disebabkan tidak diperolehnya titik mulai dan titik akhir lapisan yang tepat seperti yang terlihat banyak terjadi pada gambar 3a.
(a) (b) (c) Gambar. 2.  Citra hasil segmentasi lapisan baris pada citra input biner (a) CWG01, (b) CWG02 dan (c) Ciburuy22 (a) (b) (c) (d)
Gambar.  3.    Citra  hasil  segmentasi  pada  naskah  Carita  Waruga  Guru(berurutan  CWG01  dan  CWG02):  (a)  dan  (c)  adalah  segmentasi  lapisan  baris sedangkan (b) dan (d) adalah segmentasi baris teks
Eksperimen  ketiga  dilakukan  untuk  melihat  dampak  proses  binerisasi  terhadap  kinerja  metode  segmentasi baris.  Walaupun  untuk  mendapatkan  citra  terbinerisasi  tidaklah  mudah  diperoleh  [4],  peneliti  melakukan pengujian dampak proses binerisasi terhadap proses segementasi. Berdasarkan penelitian sebelumnya [4], metode Sauvola  menunjukan  citra  hasil  binerisasi  mendekati  citra  asli  ( ground  truth ).  Oleh  karena  itu,  peneliti menerapkan  metode  Sauvola  sebagai  tahapan  binerisasi  kemudian  menerapkan  metode  Seam  Carving  untuk memisahkan  lapisan  baris. Adapun  hasil citra tersegmentasi  dapat dilihat  pada  gambar  4.  Dari  hasil  percobaan, proses  segmentasi  baris  untuk  citra  terbinerisasi  kecil  kemungkinannya  terjadi  kasus  lapisan  baris  yang  pindah lintasan. Gambar 4c merupakan contoh hasil segmentasi terhadap citra terbinerisasi dengan menggunakan metode Seam  Carving  dan  metode  Sauvola  sedemikian  sehingga  jumlah  baris  yang  dihasilkan  hampir  sama  dengan jumlah  baris  seharusnya.  Selanjutnya,  pengujian  hasil  segmentasi  metode  Seam  Carving  diukur  menggunakan matriks  evaluasi  yang  dipakai  oleh  kompetisi  segmentasi  ICDAR  2013.  Adapun  hasil  yang  diperoleh  untuk
segmentasi  baris  dari  citra  berwarna  dan  citra  terbinerisasi  memiliki  nilai  FM  secara  berurutan  mendekati  81% dan  99%.  Ditambah  lagi,    selisih  jumlah  baris    terdekteksi  dengan  jumlah  baris  seharusnya  untuk  kasus  citra terbinerisasi adalah 1 baris, lebih sedikit dari hasil segmentasi pada citra berwarna. Hasil ini menunjukan proses binerisasi  akan  memberikan  pengaruh  positif  yang  besar  terhadap  proses  segmentasi,  walaupun  metode  Seam Carving termasuk kategori metode yang bebas dari proses binerisasi.
Tabel 1.
Matriks Evaluasi Kinerja Metode Seam Carving terhadap 12 Sample Citra Koropak 22 berdasarkan kompetisi ICDAR 2013[11]
N M o2o DR(%) RA(%) FM(%) Citra berwarna 46 43 36 78,26 83,72 80,89 Citra terbinerisasi 46 47 46 100 97,87 98,92

## V. S IMPULAN DAN SARAN
Investigasi  terhadap  kinerja  metode  segmentasi  baris  telah  dilakukan  dengan  pengujian  dilakukan  terhadap beberapa  sample  citra  dokumen  Sunda  lampau.  Evaluasi  metode  profil  proyeksi  hanya  dapat  diterapkan  untuk citra  biner  dan cocok  untuk  tipe  tulisan tangan  yang  rapih  tersusun  secara  mendatar.  Sedangkan,  metode  Seam Carving  menunjukan  kinerja  yang  menjanjikan.  Namun  untuk  peningkatan  hasil  segmentasi,  metode    Seam Carving perlu dikolaborasikan dengan metode binerisasi terlebih dahulu. Eksperimen menunjukan bahwa setelah dilakukan binerisasi, kinerja metode Seam Carving naik menjadi 99%. Selain itu dari hasil investigasi, ada dua catatan  penting  yang  masih  perlu  diperbaiki  oleh  metode  Seam  Carving  diantaranya  perpindahan  jalur  lapisan baris  dan  tergabungnya  2  atau  lebih  baris.  Penerapan pre-processing dan post-processing dapat  dijadikan pertimbangan dalam meningkatkan kinerja segmentasi baris.
(a) (b) (c) (d) (e)
Gambar. 4.  Citra hasil segmentasi yang diawali proses binerisasi menggunaka Metode Sauvola (berurutan CWG01,CWG02, Koropak22): (a), (c) dan (e) adalah segmentasi lapisan baris sedangkan (b) dan (d) adalah   segmentasi baris teks

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  atas  kepada  Dr.  Undang  Ahmad  Darsa  dan  rekan-rekan  di  Sastra  Sunda Unpad  yang  telah  menjadi  nara  sumber  dan  memberikan  sample  citra  dokumen  Sunda  lampau.  Ucapan  terima kasih  juga,  kami  berikan  kepada  Univeristas  Padjadjaran  yang  mendanai  penelitian  Analisa  Citra  Dokumen Tulisan Tangan ini melalui hibah internal dengan skema Riset Fundamental Unpad pada tahun 2017.

## R EFERENSI
[1] R. P. Dos Santos, G. S. Clemente, T. I. Ren, and G. D. C. Calvalcanti, “Text line segmentation based on morphology and histogram projection,” Proc. Int. Conf. Doc. Anal. Recognition, ICDAR , pp. 651–655, 2009.
[2] S. Saha, S. Basu, M. Nasipuri, and D. K. Basu, “A Hough Transform based Technique for Text Segmentation,” J. Comput. , vol. 2, no. 2, pp. 134– 141, 2010.
[3] H. R. Mamatha and K. Srikantamurthy, “Morphological Operations and Projection Profiles based Segmentation of Handwritten Kannada Document,” Int. J. Appl. Inf. Syst. , vol. 4, no. 5, pp. 13–19, 2012.
[4] E. Paulus and I. N. Yulita, “Analisa dan Evaluasi Metode Binerisasi pada Tulisan Tangan Sunda kuno,” J. Tek. Inform. , vol. 9, no. 1, pp. 33–37, 2017.
[5] C. A. Boiangiu, R. Ioanitescu, and M. C. Tanase, “Handwritten documents text line segmentation based on information energy,” Int. J. Comput. Commun. Control , vol. 9, no. 1, pp. 8–15, 2014.
[6] N. Arvanitopoulos and S. Süsstrunk, “Seam Carving for Text Line Extraction on Color and Grayscale Historical Manuscripts,” Int. Conf. Front. Handwrit. Recognit. , no. Ic, pp. 726–731, 2014.
[7] L. Likforman-Sulem, A. Zahour, and B. Taconet, “Text line segmentation of historical documents: a survey,” Int. J. Doc. Anal. Recognit. , vol. 9, no. 2–4, pp. 123–138, 2006.
[8] E. Paulus, A. Pradana, R. Sopian, and A. Hidayat, “Analisa Ekstraksi Baris Teks pada Lontar Sunda Kuno Berbasis Profil Proyeksi,” in Seminar Nasional Matematika V UNJ , 2016, pp. 249–258.
[9] I. Pratikakis, B. Gatos, and K. Ntirogiannis, “ICDAR 2013 document image binarization contest (DIBCO 2013),” in Proceedings of the
International Conference on Document Analysis and Recognition, ICDAR , 2013, pp. 1471–1476.
[10] W. Wibisana, Iskandarwassid, and T. Kartini, Lima abad sastra Sunda-Sebuah Antologi . 2000.
[11] N. Stamatopoulos, B. Gatos, G. Louloudis, U. Pal, and A. Alaei, “ICDAR 2013 Handwriting Segmentation Contest,” in Proceedings of the 2013 12th International Conference on Document Analysis and Recognition , 2013, pp. 1402–1406.