## Restorasi Digital Pada Model Kerusakan Citra Aksara Jawa Cetak
Agustinus Rudatyo Himamunanto Universitas Kristen Immanuel Jl. Solo Km. 11,1 Purwomartani Kalasan, Sleman DIY 55571 Email : rudatyo@ukrimuniversity.ac.id

## Abstract
Javanese script is an important cultural legacy as it was widely used in a great number of old books. Digital restoration can be used to preserve these books, but the challenge is the script in these old books may be damaged due to age. Digital restoration, which involves such processes as thinning, feature extraction, and pattern matching, can be used to assist in  accelerating  the  manual  restoration  process.  The  average  success  rate  of  this  digital restoration  project  is  only  82,07%,  but  it  is  a  good  start  in  the  digital  restoration  of damaged print Javanese script.
Keywords : Javanese script, thinning, feature extraction, pattern matching.

## I. P ENDAHULUAN
Manuskrip  Jawa  adalah  salah  satu  warisan  karya  sastra  Jawa  yang  banyak bercerita  tentang  sejarah  perkembangan  kehidupan  ditanah  Jawa.  Manuskrip  ini ditulis baik dalam aksara Jawa tulisan tangan maupun aksara Jawa cetak. Menurut Anastasia Rita W. [9] kondisi sebuah manuskrip yang baik adalah jika manuskrip tersebut masih memiliki kelengkapan informasi visual yang memadai pada setiap karakternya  dimana  pada  setiap  bentuk  karakternya  masih  tetap  utuh,  jelas  dan benar.  Pada  sisi  yang  lain,  manuskrip  adalah  salah  satu  warisan  budaya  yang paling  mudah  mengalami  kerusakan  yang  diakibatkan  baik  oleh  alam  maupun kecerobohan  manusia  sendiri.  Kerusakan  visual  pada  manuskrip  menyebabkan makna  yang  tersurat  dalam  manuskrip  tersebut  menjadi  tidak  mudah  dipahami. Diperlukan  seorang  ahli  sastra  Jawa  untuk  melakukan  tahapan  restorasi  manual atau  perbaikan  kerusakan  informasi  visual  pada  dokumen  manuskrip  yang mengalami  kerusakan.Proses  restorasi  manual  pada  kenyataannya  memerlukan waktu  yang  cukup  lama  serta  membutuhkan  kesabaran  yang  tinggi.    Namun begitu,  O’Gorman  L  dan  Kasturi  R.[7]  menyampaikan  bahwa  perkembangan bidang  teknologi  pengolahan  citra  digital  berpeluang  memberikan  ksempatan untuk  membantu  mempercepat  berbagai  pekerjaan  termasuk  didalamnya  adalah proses  perbaikan  kerusakan  obyek  karakter,  seperti  pada  proses  restorasi  aksara Jawa.    Perkembangan  sekecil  apapun  pada  model  proses  restorasi  digital  aksara Jawa  diharapkan  memberi  peluang  selanjutnya  bagi  peningkatan  teknologi restorasi digital pada kerusakan visual aksara Jawa cetak.
Artikel ini telah dipresentasikan dalam Innovative and Creative Information Technology Conference (ICITech) dengan tema “ E-Transaction and Power Play” yang diselenggarakan oleh Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana – Salatiga, pada 24 November 2016.

## II. M ODEL A KSARA J AWA
Model  aksara  Jawa  cetak  yang  dipergunakan  adalah  aksara  Jawa  model  Jason Glavy  [3].  Dibawah  ini  adalah  9  bagian  aksara  Jawa  yang  dipergunakan  sebagai model,
- Aksara Nglegena (Dentawyanjana) yang terdiridari 20 huruf dasar
- Aksara Pasangan yang terdiri sebanyak 35 karakter.
- Aksara Murda yang terdiri sebanyak 8 karakter
- Sandangan Panyigeg Swara sebanyak 6 karakter
- Sandhangan Swara terdiri sebanyak 6 karakter
- Sandangan wyanjana terdiri sebanyak 8 karakter
- Aksara Swara terdiri sebanyak 7 karakter
- Sandhangan yang terdiri sebanyak 13 karakter
- Wilangan yang terdiri sebanyak 10 karakter
Berikut  adalah  contoh  aksara  Jawa  model  Jason  Glavy  [3]  yang  dipergunakan sebagai input pada proses restorasi digital dalam penelitian ini.
Gambar 1. Visual citra aksara Jawa Model Jason Glavy

## III. M ODEL K ERUSAKAN A KSARA J AWA
Beberapa  manuskrip  terpaksa  harus  di  digitalisasi  dalam  kondisi  sudah mengalami berbagai kerusakan, mulai dari tinta yang sudah samar, sebagian garis karakter  yang sudah kabur hingga sebagian media  yang sudah sobek dan  hilang. Salah  satu  contoh  kerusakan  visual  adalah  distorsi  garis  atau  menipisnya  garis yang  membentuk  karakter  yang  diakibatkan  oleh  hilangnya  bagian  pinggir  dari garis atau bahkan mengalami garis karakter yang putus  seperti dicontohkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Contoh 3 model kerusakan visual citra aksara Jawa
Bagi  beberapa  orang  yang  sudah  cukup  terbiasa  mempergunakan  bahasa  Jawa atau  setidaknya  mengenal  aksara  Jawa,  kerusakan  visual  citra  karakter  aksara Jawa  boleh  jadi  tidak  memiliki  masalah.  Permasalahan  dimungkinkan  muncul manakala pada citra aksara tersebut akan dikenai pemrosesan citra tingkat lanjut, misalnya untuk keperluan transliterasi aksara Jawa [7]. Restorasi citra aksara Jawa menjadi  langkah  penting  agar  citra  aksara  Jawa  yang  mengalami  kerusakan mendapatkan  perbaikan  visual  sedemikian  rupa  sehingga  tidak  menimbulkan interpretasi  yang  bias  baik  bagi  orang  yang  akan  menbaca  apa  yang  tersurat maupun bagi pemrosesan lanjut.

## IV. T AHAPAN P ROSES R ESTORASI D IGITAL
Proses  restorasi  digital  dalam  penelitian  ini  melibatkan  2  proses  utama  yaitu proses  pembelajaran  dan  proses  pengujian  [4][8].  Sebenarnya  kedua  proses  ini mememiliki  langkah  proses  yang  sama  namun  dipergunakan  untuk  kepentingan yang  berbeda.  Secara  umum  tahapan  proses  restorasi  digital  adalah  sebagai berikut
Gambar 3. Diagram proses restorasi pada Kerusakan citra aksara Jawa

## V. D ISKUSI DAN A NALISIS H ASIL
Proses  pengujian  dilakukan  dengan  input  sebanyak  133  aksara  Jawa  dimana untuk setiap aksara telah dibuat 3 turunan kerusakan yaitu:
1) Kerusakan  level  1,  pada  beberapa  sisi  garis  pembentuk  aksara mengalami distorsi visual sederhana
Tabel 1. Contoh gambar kerusakan aksara Jawa level 1 Gambar aksara rusak Nama    Gambar aksara rusak Nama ho no co ro ko Do 2) Kerusakan level 2, pada beberapa sisi garis pembentuk aksara mengalami distorsi visul cukup parah
Tabel 2. Contoh gambar kerusakan aksara Jawa level 2 Gambar aksara rusak  Nama Gambar aksara rusak  Nama ho No co Ro ko Do 3) Kerusakan level 3, pada beberapa sisi garis pembentuk aksara mengalami pemutusan visual rantai garis Tabel 3. Contoh gambar kerusakan aksara Jawa level 3 Gambar aksara rusak  Nama Gambar aksara rusak  Nama ho No co Ro ko Do
Total jumlah aksara Jawa yang menjadi perangkat uji adalah 452 model aksara Jawa dengan rincian:
a Sebanyak 113 karakter aksara Jawa tanpa kesalahan
b. Sebanyak 113 karakter aksara Jawa dengan tingkat kerusakan level 1
c. Sebanyak 113 karakter aksara Jawa dengan tingkat kerusakan level 2
d. Sebanyak 113 karakter aksara Jawa dengan tingkat kerusakan level 3
5.1.   Tahapan Proses Pembelajaran
Proses pembelajaran dipergunakan untuk mendapatkan model atau template guna mendukung  proses  pengujian  [1].  Pada  tahapan  ini  citra  input  yag  dimasukkan adalah  citra  yang  benar  dan  tanpa  kesalahan,  hal  ini  dimakasud  agar  cirri  aksara Jawa  yang  diperoleh  nanti  adalah  cirri  yang  paling  benar.  Ciri  aksara  Jawa  hasil proses pembelajaran dipergunakan sebagai template atau pola pembanding untuk mendapatkan pola restorasi aksra  yang mendekati benar. Tahapan proses penting pada  proses  pembelajaran  adalah  sebagai  berikut:  citra  aksara  Jawa  diinputkan, dilakukan proses praproses [7], selanjutya dilakukan proses segmentasi [7], proses morfologi  yaitu  penipisan  citra  aksara  [2],  proses  penelusuran  piksel  dengan algoritma Freeman Chain Code [5] untuk mendapatkan ekstraksi cirri aksara Jawa [1] tersebut. Sejelasnya tahapan proses dinyatakan dalam diagram pada Gambar 4 dibawah.
Gambar 4. Diagram proses pembelajaran pada proses restorasi kerusakan citra aksara Jawa
5.2.   Tahapan Proses Pengujian
Proses  pengujian  merupakan  proses  yang  sama  dengan  proses  pembelajaran, hanya  saja  intput  yang  diberikan  adalah  input  aksara  Jawa  uji  atau  input  aksara Jawa yang mengalamai distorsi secara visual. Tahapan proses penting pada proses pengujian  adalah  sebagai  berikut:  citra  aksara  Jawa  yag  mengalami  distorsi diinputkan,  dilakukan  operasi  praproses,  selanjutya  dilakukan  proses  morfologi dilatasi  [7][10]  untuk  mengisi  bagian  yang  berpeluang  terdistorsi,  dilanjutkan proses  segmentasi,  proses  morfologi  yaitu  penipisan  citra  aksara  [2],  proses penelusuran piksel dengan algoritma Freeman Chain Code [5] untuk mendapatkan ekstraksi cirri aksara Jawa tersebut, mencocokkan pola hasil ekstraksi cirri dengan kode-kode  cirri  dalam  basis  data  dan  akhirnya  membangun  jawaban  keluaran melalui  peryataan  penemuan  hasil  restorasi  terdekat  [1][6].Sejelasnya  tahapan proses dinyatakan dalam diagram pada Gambar 5 di bawah.
Gambar 5. Diagram proses penujian citra input aksara Jawa yang mengalami kerusakkan
5.3.   Hasil-Hasil Pengujian
Hasil  tahapan  proses  pengujian  adalah  citra  aksara  terdekat  yang  diharapkan memberikan peluang sebaik mungkin untuk menjadi citra kandidat atau citra hasil restorasi.  Beberapa  contoh  hasil  pengujian  adalah  seperti  disajikan  pada  tabel berikut ini.
Tabel 4. Contoh hasil pengujian dengan input beragam level kerusakan aksara
Jawa Gambar input uji Gambar hasil restorasi Keterangan Benar
Benar Salah Benar Benar Benar
Salah
Salah
Berdasarkan  hasil  pengujian  dengan  jumlah  input  sebanyak  452  input  model aksara Jawa yang mengalami berbagai kerusakan,  maka diketahui jumlah aksara yang dinyatakan menemukan hasil restorasi yang benar adalah sebesar:
5.4.    Analisis Hasil
Berdasarkan  pengamatan  hasil-hasil  restorasi  terutama  yang  menunjukan  hasil restorasi yang tidak benar, diprediksi bahwa proses yang salah berpeluang muncul dari  proses  dilatasi  yang  kurang  optimal  sehingga  berujung  pada  proses penelusuran  piksel  yang  menghasilkan  informasi  yang  kurang  tepat.  Percobaan juga  dilakukan  dalam  model  kerusakan  yang  bersifat  terbatas  sehingga  hasil percobaan masih bersifat sementara.

## VI. Kesimpulan dan Saran
Berdasarkan beberapa kali hasil perngujian yang melibatkan 3 jenis kerusakan, diketahui  bahwa  keberhasilan  proses  restorasi  dengan  tahapan  proses  diatas adalah  sebesar  82,07%.  Kekurangberhasilan  dimungkinkan  terjadi  karena  proses dilatasi  terhadap  kerusakan  yang  kurang  menunjukkan  keberhasilan  yang kemungkinan  berakibat  pada  proses  penipisan  yang  kurang  sempurna  sehingga hasil penulusuran piksel juga kurang benar.
Namun  begitu  diharapkan  seberapapun  keberhasilan  model  restorasi  ini  akan memberi langkah awal pada perkembangan proses restorasi selanjutnya
% 07 . 82 100 452 371 100      x x dokumen dalam citra benar citra kebenaran persentase

## VII. Daftar Pustaka
[1] Brown, W. Eric, “Character Recognition by Feature Point Extraction”
www.ccs.neu.edu/home/feneric/paper/charrec.pdf,  diakses 20 April 2016
[2] G. Klette, “Skeleton in Digital Image Processing”, http:\\www.citr.aukland.ac.nz/techreport/2002/CITR-TR-12.pdf,  diakses  10 Juni 2016 [3] Jason Glavy,
http://scriptsource.org/cms/scripts/page.php?item_id=script_detail&key=Java , diakses 14 Februari 2015
[4] L.  O’Gorman,  R.  Kasturi,  “Executive  BreifingL  document  image  analysis,” IEEE Computer Society Press,USA, 1997
[5] P.  Anampurna,  S.  Kothuri,  S.  Lukka,  “Digit  Recognition  Using  Freeman Chain Code”, IJAIEM, vol. 2 issue 2, 2013
[6] R. Brunelli, “Template Matching Techniques in Computer Vision: Theory an Practice,” John Willey and Sons Ltd. Publication, UK, 2009
[7] R.C.  Gonzalez,  R.E.  Woods,  “Digital  Images  Processing,”  Addison  Wesley Publishing, Inc., USA, 1992
[8] S.N.  Srihari,  S.W.  Lam,V.  Govindaraju,  S.K.  Srihari,  J.J.  Hull  “Document Image Understanding,” CEDAR.,New York, 1986
[9] W.  Anastasia  Rita,”Model  Transliterasi  Otomatis  Aksara  Jawa,”,  Disertasi Universitas Gadjah Mada, 2013
[10] W.  Anastasia  Rita,  A.H.  Rudatyo,  “Teori  &  Aplikasi  Pengolahan  Citra Digital:  Transliterasi  Otomatis  Citra  Dokumen  Teks  Aksara  Jawa,”,  Lintang Pustaka Utama, Yogyakarta, 2012