Vol. 1 No. 2, Juli 2018, hal 88 – 95
Algoritma D enoising & Binarization untuk Perbaikan Kualitas Keterbacaan Citra Takepan Sasak
Lalu Muhammad Samsu 1 , Aswian Editri Sutriandi 2 Fakultas Teknik Universitas Hamzanwadi lmsamsu75@yahoo.com 1 , ewin.sutriandi@gmail.com 2

## Abstrak
Takepan sasak, naskah kuno di atas media lontar dari pulau Lombok, mengalami  degradasi kualitas seiring  waktu,  sehingga  memperburuk  tingkat  keterbacaan  naskah  tersebut.  Penelitian  ini  menggali kombinasi teknik denoising dan binarization untuk pengolahan citra naskah dengan tujuan membantu meningkatkan keterbacaan naskah takepan. Hasil percobaan menunjukkan bahwa tingkat keterbacaan dapat ditingkatkan dengan teknik denoising dan binarization yang berbeda untuk kondisi takepan yang berbeda.  Teknik  binarization  simple  thresholding  dan  adaptive  gaussian  ditemukan  secara  umum memiliki kinerja terbaik dibandingkan teknik lainnya.
Kata  kunci : image  processing,  takepan  sasak,  algoritma,  kearifan  lokal,  naskah  kun,  pelestarian budaya

## Abstract
Not  in  the  future,  Sasak,  an  ancient  manuscript  on  palm-leaf  media  from  the  island  of  Lombok, experienced quality degradation over time, which worsened the readability of the manuscript. This study explores a combination of denoising and binarization techniques for manuscript image processing with the aim of helping improve future script readability. The experimental results show that the readability level can be improved by different denoising and binarization techniques for different front conditions. The  binarization  simple  thresholding  technique  and  the  gaussian  adaptive  technique  are  found  to generally have the best performance compared to other techniques.
Keywords:  image  processing,  not  in  front  of  sasak,  algorithms,  local  wisdom,  kun  script,  cultural preservation

## 1 Pendahuluan
Takepan  sasak,  adalah  istilah  yang  merujuk pada  media  yang  menjadi  tempat  penulisan naskah  kuno  berupa  goresan  pada  kumpulan helai  daun  lontar  di  Pulau  Lombok,  Nusa Tenggara  Barat.  Penulisan  takepan  yang
dipraktikkan  oleh  masyarakat  suku  Sasak, populer pada beberapa abad yang lalu.
Vol. 1 No. 2, Juli 2018, hal 88 – 95
Gambar 1. Wujud naskah takepan sasak Pada  masa  tersebut,  takepan  dimanfaatkan untuk  mendokumentasikan  beragam  variasi  isi mulai  dari  catatan  peristiwa,  silsilah  keluarga kerajaan, peraturan perundangan, hikayat dan isi lain yang memiliki nilai sejarah tinggi.
Saat  ini  koleksi  takepan  yang  masih  tersimpan dan  tersebar    pada  desa-desa  adat  yang  ada, telah  mengalami  penurunan  kondisi  dalam berbagai  bentuk.  Penurunan  kondisi  tersebut antara  lain  berupa  adanya  noda  pada background , media patah, media dimakan rayap, jamur  serta  adanya  goresan  yang  mengenai tulisan utama.  Permasalahan tersebut kemudian berdampak  pada  kurangnya  keterbacaan substansi  tulisan  yang  ada  pada  takepan.  Jika hal  ini  dibiarkan,  tidak  menutup  kemungkinan generasi masa depan kehilangan akses terhadap substansi dokumen bersejarah tersebut.
Gambar 2. Contoh kondisi naskah takepan dengan noda pada background
Gambar 3. Contoh takepan dengan kerusakan fisik pinggir media
2 Tinjauan Pustaka

## 2.1 Kajian Terkait
Teknologi  pengolahan  citra  ( image  processing ) memiliki  potensi  untuk  melakukan  perbaikan secara digital terhadap dokumen-dokumen kuno seperti  ditunjukkan  pada  (Amin,  Elfattah, Hassanien,  &  Schaefer,  2014),  (Kota,  Massand, Agrawal,  &  Singh,  2014),  (Yahya,  Abdullah, Omar,  &  Zakaria,  2010),  (Ventzas,  Ntogas,  & Ventza,  2012),  dan  (Setira  &  Meziane,  2014). Perbaikan  digital  yang  dilakukan  umumnya mencakup dua proses utama yakni menghilangkan noise dan kemudian menghilangkan background dari  dokumen sehingga  yang  tersisa  hanya  tulisan  utama. Perbaikan  lain  seperti  pada  (Setira  &  Meziane, 2014)  melibatkan  restorasi  terhadap  dokumen yang dihasilkan. Hasil penelitian  (Amin, Elfattah, Hassanien,  &  Schaefer,  2014)  dan  (Ventzas, Ntogas,  &  Ventza,  2012)  menunjukkan  bahwa kinerja  dari  berbagai  pilihan  algoritma denoising maupun binarization , sangat bergantung kepada variasi  persoalan  yang  ada  sesuai  kondisi dokumen.  Konsekuensinya,  untuk  kondisi
Vol. 1 No. 2, Juli 2018, hal 88 – 95
tertentu  terdapat  algoritma  tertentu  yang kinerjanya lebih baik dibandingkan algoritma lain, namun tidak untuk kondisi lainnya.
Hal yang serupa  dapat diujicobakan pada objek takepan  sasak  sehingga  dapat  diketahui  teknik- teknik  pengolahan  citra  yakni denoising dan binarization yang  sesuai  untuk  setiap  kondisi atau  persoalan  yang  ada  sehingga  dapat meningkatkan  keterbacaan  dokumen,  sehinga mendukung pelestarian substansi pada dokumen tersebut.

## 3 Metode Penelitian
Berikut  adalah  bahan  dan  metode  yang digunakan dalam penelitian ini .

## 3.1 Takepan
Sebagai  bahan  penelitian,  digunakan  empat buah takepan sasak yakni :
1. Takepan  Jati  Suare,  takepan  berisi  adat istiadat suku sasak.
Kondisi takepan ini secara umum :
a. Latar belakang mulai menghitam,
b. Terdapat noda berwarna merah
c. Kontras  goresan  tulisan  dengan  latar belakang masih cukup baik
2. Takepan  Rengganis,  takepan  berisi  kisah- kisah teladan kehidupan.
Kondisi takepan ini secara umum :
a. Latar  belakang  masih  terlihat  cerah, terdapat  kerusakan  pada  fisik/pinggir takepan.
b. Tidak terlalu banyak noda.
c. Kondisi  kontras  goresan  tulisan  dengan latar belakang kabur.
3. Takepan Serat Menak Yunan, takepan berisi sejarah  penyebaran  Islam  di  Lombok  pada periode kerajaan Majapahit, Selaparang, dan Pejanggik.
Kondisi takepan ini secara umum :
a. Latar belakang cukup cerah
b. Tidak terlalu banyak noda.
c. Kontras masih baik
4. Takepan  Darul  Astham,  takepan  berisi ajaran  sufisme,  bagaimana  menggapai hakikat dan ma’rifat.
Kondisi takepan ini secara umum :
a. Latar belakang cukup cerah
b. Tidak terlalu banyak noda.
c. Kontras  buruk,  kondisi  warna  goresan mulai menyamai latar belakang.
Untuk  setiap  takepan  diambil  satu  halaman sampel  untuk  target  pemrosesan  digital  dengan citra asli sebagai berikut.
Gambar 4. Sampel dari takepan Jati Suare
Gambar 5. Sampel dari takepan Rengganis
Vol. 1 No. 2, Juli 2018, hal 88 – 95
Gambar 6. Sampel dari takepan Serat Menak

## Yunan
Gambar 3-1 Sampel dari takepan Darul Astham

## 3.2 Metode penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan tahapan-tahapan seperti tergambar pada ilustrasi berikut.
Tahapan  akuisisi  citra    adalah  tahapan digitalisasi naskah takepan sasak menggunakan mesin  pemindai  ( scanner )  untuk  menghasilkan citra  dalam  format  JPEG.  Pengambilan  gambar menggunakan  mesin  pemindai  dilakukan  untuk mendapatkan  citra  dengan  resolusi  8  s.d  10 Megapiksel  untuk  satu  kali  proses  pemindaian, setara dengan 1,5 s.d 2 Megapiksel untuk setiap sampel.

## 1. Pre processing
Pada  tahapan pre  processing ,  citra  digital  yang telah  dihasilkan  dari  proses  sebelumnya  akan mengalami  penyesuaian  untuk  mendapatkan sampel  yang  layak.  Penyesuaian  itu  termasuk proses cropping untuk  menghilangkan  bagian yang  tidak  diperlukan,  transformasi  putar  untuk
meratakan  gambar,  dan  proses  mengubah gambar  ke  format  warna  grayscale  agar  dapat diproses pada tahap berikutnya ( denoising ).
Gambar 7. Tahapan metode penelitian

## 2. Denoising
Teknik denoising pada  pengolahan  citra  adalah upaya  menghilangkan noise dari  sebuah  citra, yang  muncul  baik  karena  perangkat  akuisisi maupun  kondisi  lingkungan  saat  citra  diambil, dengan  mengestimasi  citra  asli  berdasarkan kondisi  citra  yang  ada.  Pada  penelitian  ini digunakan  lima  teknik denoising yakni mean , median , gaussian , bilateral , dan non local means filter.
1. Mean  filter ,  algoritma  ini  mengganti  nilai piksel  tiap  titik  pada  gambar  dengan menggunakan rata-rata ( mean ) nilai piksel di sekeliling titik bersangkutan.
2. Median  filter, dengan  menggunakan algoritma ini, nilai piksel diganti dengan nilai median piksel di sekeliling titik bersangkutan.
3. Gaussian  filter, algoritma  ini  adalah algoritma denoising yang  dilakukan  dengan menerapkan  konvolusi  terhadap  citra menggunakan fungsi gaussian.
Vol. 1 No. 2, Juli 2018, hal 88 – 95
4. Bilateral  filter ,  pada  algoritma  ini denoising dilakukan  dengan  menggantikan  intensitas tiap  piksel  dengan  rata-rata  terbobot ( weighted  average )  dari  intensitas  piksel sekitarnya.
5. Non  Local  Means  filter ,  berbeda  dengan mean  filter  yang  melakukan  kalkulasi menggunakan  piksel  di  sekitar  target  piksel ( local ),  metode  ini  menggunakan  rata-rata dari  seluruh  piksel  dari  citra,  yang  diberikan bobot  sesuai  dengan  kemiripan  terhadap target piksel.

## 3. Binarization
Setelah  melalui  proses denoising ,  sampel  citra kemudian diproses dengan algoritma binarization . Binarization adalah teknik mengubah  konversi  citra  menjadi  citra  biner (hitam  dan  putih).  Teknik binarization pada penelitian  ini  bertujuan  untuk  memisahkan  latar belakang  ( background )  takepan,  dengan  tulisan dari  takepan  itu  sendiri.  Penelitian  ini menggunakan  empat  teknik binarization yakni metode adaptive  mean , adaptive  gaussian , simple thresholding , dan otsu .
1. Simple  thresholding  adalah  teknik  konversi sederhana  menggunakan  ambang  batas (threshold)  nilai piksel. Jika nilai piksel lebih besar  dari  ambang  batas  tertentu  maka  ia diberi nilai putih dan sebaliknya ia diberi nilai hitam.  Pada  penelitian  ini  ambang  batas ditentukan secara manual sampai ditemukan citra biner yang secara subyektif paling baik.
2. Adaptive  mean  adalah  teknik  binarization dimana  nilai  ambang  batasnya  adalah  nilai rata-rata dari nilai piksel disekitarnya.
3. Adaptive gaussian adalah teknik binarization yang menggunakan nilai ambang batas yang dikalkulasi  dari  bobot  gaussian  nilai  piksel disekitarnya.
4. Teknik  otsu  adalah  teknik  binarization  yang menggunakan  kalkulasi  ambang  batas  dari histogram  citra  asal.  Citra  diasumsikan memiliki  dua  puncak  histogram  (bimodal image)  dan  ambang  batas  diambil  dari pertengahan nilai tersebut.

## 4. Post Processing & Evaluasi
Keempat  sampel,  setelah  melewati  proses denoising  dengan  kelima  teknik  yang  telah disebutkan,  kemudian  diproses  lagi  dengan empat  teknik  binarization.  Hasilnya  dalah  4 sample  x  5  teknik  denoising  x  4  teknik binarization = 80 citra.
Seluruh  sampel  biner  tersebut  kemudian dikelompokkan  menurut  sumber  takepan  dan teknik denoising yang  digunakan  untuk dievaluasi.
Evaluasi pertama adalah evaluasi dari sisi kinerja penghilangan  noises  dan  preservasi  teks  yang dilakukan terhadap hasil pengelompokan Evaluasi  kedua  adalah  evaluasi  oleh  pakar pembaca  takepan  untuk  menilai  apakah  proses denoising  dan  binarization  ini  secara  umum dapat dikatakan mampu meningkatkan keterbacaan dari sampel asli takepan.
Vol. 1 No. 2, Juli 2018, hal 88 – 95
4 Hasil Penelitian dan Pembahasan
4.1 Kinerja Algoritma Denoising & Binarization
Hasil lengkap perlakuan citra  dengan kombinasi algoritma denoising dan binarization dapat dilihat pada lampiran.
Analisis terhadap hasil tersebut dikaitkan dengan kondisi awal takepan adalah sebagai berikut.
1. Takepan  dengan  kondisi  background mengalami perubahan warna
Pada  sampel  dengan  kondisi background takepan  yang  mengalami  perubahan  warna sehingga  mengaburkan  tulisan,  terlihat  bahwa algoritma simple thresholding , baik dengan mean maupun median  denoising ,  memiliki  kinerja terbaik. Algoritma ini masih mampu mengekstrak tulisan  dengan  baik  sembari  menghilangkan background . Adapun algoritma adaptive gaussian  pada  posisi  kedua  masih  menyisakan noise  dalam  jumlah  yang  signifikan  sehingga mengaburkan isi tulisan.
Gambar 8.  Adaptive gaussian, median denoising
Gambar 9.  Simple threshold, median denoising

## 2. Takepan  dengan  kontras  tulisan  dan background rendah
Pada  sampel  dengan  kontras  rendah  karena kondisi  tulisan  yang  mulai  kabur  dan  mendekati warna background ,  dua  kombinasi  algoritma dengan kinerja terbaik adalah simple thresholding dengan bilateral  filter dan adaptive gaussian dengan mean filter .
Gambar 10. Simple threshold, bilateral denoising
Gambar 11. Adaptive gaussian, mean denoising

## 3. Takepan dengan noda
Pada  sampel  yang  terkena  noda,  hanya algoritma adaptive  gaussian yang  mampu mempertahankan goresan tulisan pada takepan. Algoritma  simple  thresholding  memperlakukan noda  seolah-olah  sebagai  bagian  dari  tulisan sehingga  menghilangkan  goresan  hampir  tidak terlihat pada bagian yang terkena noda.
Gambar 12. Simple thresholding, median denoising
Vol. 1 No. 2, Juli 2018, hal 88 – 95
Gambar 13. Adaptive gaussian, median denoising

## 4.2 Evaluasi oleh Pakar Takepan
Evaluasi  secara  kualitatif  oleh  pakar  pembaca takepan menghasilkan beberapa hal.
Dari sisi keterbacaan naskah, untuk pembacaan pada display komputer  pakar  secara  dominan mengatakan  bahwa  hasil  terbaik  adalah  hasil binarization  dengan  metode simple thresholding secara  konsisten  pada  setiap  sampel. Sedangkan  untuk  pembacaan  pada  hasil  yang kemudian  dicetak  kembali,  hasil  terbaik  adalah hasil  binarization  dengan  metode adaptive gaussian .
Secara  kualitatif  pakar  pembaca  takepan menyatakan  bahwa  teknologi denoising dan binarization ini  sangat  membantu  dalam pembacaan.  Oleh  karena  itu,  implementasi teknologi dimaksud dapat berperan besar dalam pelestarian naskah karena kondisi takepan yang terus terdegradasi seiring waktu.

## 5 Kesimpulan
Kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini adalah :
1. Kombinasi algoritma denoising dan
binarization mampu meningkatkan
keterbacaan pada takepan sasak yang telah mengalami degradasi.
2. Untuk  tiap  tipe  kerusakan  pada  takepan diperlukan  pendekatan denoising maupun binarization yang  berbeda.  Untuk  takepan dengan  kondisi  background  gelap,  kinerja untuk  peningkatan  keterbacaan  terbaik  oleh metode denoising  median  filter diikuti dengan simple  thresholding .  Untuk  takepan dengan  tulisan  yang  kehilangan  kontras dengan background ,  kinerja  terbaik  oleh kombinasi metode  denoising  bilateral  filter dengan simple  thresholding .  Untuk  takepan dengan noda, metode dengan kinerja terbaik adalah  kombinasi median  filter dengan adaptive gaussian .
3. Secara  umum,  teknik binarization dengan adaptive  gaussian dan simple  threshold mengungguli teknik lainnya untuk meningkatkan keterbacaan citra takepan.

## Daftar Pustaka
[1]   Amin, K. M., Elfattah, M. A., Hassanien, A. E.,  &  Schaefer,  G.  (2014).  A  Binariazation Algorithm  for  Historical  Arabic  Manuscript Images  using  Neutrosophic  Approach. 9th International  Conference  on  Computer Engineering  &  Systems  (ICCES) (pp.  266- 270). IEEE.
[2]  Kota,  S.  S.,  Massand,  R.,  Agrawal,  A.,  & Singh,  P.  (2014). Digital  Enhancement  of Indian  Manuscript,  Yashodar  Charitra.
Vol. 1 No. 2, Juli 2018, hal 88 – 95
Jaipur,  India:  Computer  Science  and
Engineering Department, The LNM Institute of Information Technology.
[3]  Setira,  I.,  &  Meziane,  A.  (2014).  Old
Manuscripts Restoration
Using
Segmentation and Texture Inpainting. 2 (2).
[4]  Ventzas,  D.,  Ntogas,  N.,  &  Ventza,  M.-M.
(2012). Digital Restoration by Denoising and
Binarization  of  Historical  Manuscripts Images. INTECH Open Access Publisher.
[5]  Yahya, S. R., Abdullah, S. N., Omar, K., & Zakaria,  M.  (2010).  Review  on  Image Enhancement  Methods  of  Old  Manuscript with Damaged Background. 2 (1).