Cara Sitasi: Irfani, M. H., Gasim, G. (2024). Segmentasi teks pada citra tulisan tangan kalimat menggunakan metode Median Filtering dan Otsu. Teknosains: Media Informasi dan Teknologi , 18(1), 88-97. https://doi.org/10.24252/teknosains.v18i1.44307
Diajukan 3 Januari 2024; Ditinjau 29 Maret 2024; Diterima 20 April 2024; Diterbitkan 30 April 2024 Copyright © 2024. The authors. This is an open access article under the CC BY-SA license

## Segmentasi teks pada citra tulisan tangan kalimat menggunakan metode Median Filtering dan Otsu
Muhammad Haviz Irfani 1* , Gasim 1
1 Program Studi Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Indo Global Mandiri Jl. Jenderal Sudirman No. 629, Palembang, Sumatera Selatan, Indonesia. 30129. *E-mail: m.haviz@uigm.ac.id
Abstrak: Tulisan tangan seseorang mampu memberikan banyak informasi  baik  untuk  diri sendiri  maupun  bagi  orang  lain.  Citra  tulisan  tangan  dapat  memberikan  bermacam  bentuk citra baru hasil dari  segmentasi  citra/  gambar. Kesulitan untuk  memilih  karakter atau kata atau  kalimat  dari  citra  asli  untuk  berbagai  pola  menggunakan  segmentasi  citra  dapat digunakan untuk memberikan informasi penting dalam pengenalan pola. Tujuan penelitian pada tahap ini yaitu melakukan segmentasi baris teks pada sebuah citra tulisan tangan dalam Bahasa  Indonesia  berbentuk  paragraf.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu metode  Median  Filtering  dalam  perbaikan  citra,  dan  metode  Otsu  untuk  segmentasi  citra. Penelitian  ini  juga  menggunakan  pemrograman  aplikasi  Matlab  versi  R2021b  untuk memproses  setiap  tahapan  penelitian.  Hasil  dari  penelitian  ini  telah  berhasil  mendapatkan citra baru berbentuk baris teks atau kalimat yang berjumlah 323 gambar hasil pemisahan pada kisaran  Threshold  sebesar  0,18  sampai  0,55.  Terdapat  38,39%  gambar  sulit  terbaca  dan 61,6% gambar yang terbaca dengan baik.
Kata Kunci: Filter Median, Otsu, segmentasi, tulisan tangan, pengolahan citra
Abstract: A person's handwriting can provide a lot of information both for themselves and for  others.  Handwritten  images  can  provide  various  forms  of  new  images  resulting  from image/image segmentation. The difficulty of selecting characters or words or sentences from the  original  image  for  various  patterns  using  image  segmentation  can  be  used  to  provide important  information  in  pattern  recognition.  The  aim  of  the  research  at  this  stage  is  to segment lines of text in a handwritten image in Indonesian in the form of paragraphs. The methods used in this research are the Median Filtering method for image enhancement, and the  Otsu  method  for  image  segmentation.  This  research  also  uses  Matlab  application programming  version  R2021b  to  process  each  stage  of  the  research.  The  results  of  this research have succeeded in obtaining new images in the form of lines of text or sentences totaling 323 images resulting from separation in the Threshold range of 0.18 to 0.55. There were 38.39% of images that were difficult to read and 61.6% of images that were well read.
Keywords: Median Filtering, Otsu, segmentation, handwriting, image processing

## PENDAHULUAN
ecerdasan  buatan  merupakan  sebuah  teknologi  yang  membantu  dalam  inovasi dunia  usaha  dan  industri,  yang  berkembang  pesat  dan  luas.  Berbagai  platform bermunculan  dengan  beragam feature dan  manfaat.  Salah  satu  bagian  dari kecerdasan buatan seperti pengenalan citra, yang mendeteksi objek riil dengan sejumlah data agar dapat dilakukan prediksi. Pengenalan citra seperti tulisan tangan memberikan kontribusi/ penguatan untuk melakukan inovasi atau berkaitan dengan bidang kecerdasan buatan yang membutuhkan banyak sumber daya untuk memberikan dampak  perubahan industri  maupun  inovasinya.  Salah  satu  tahapan  dari  pengenalan  citra  tersebut  yang banyak digunakan untuk mendapatkan citra baru dilakukan dengan cara segmentasi citra.
Tujuan  penelitian  ini  mendapatkan image (citra)  baru  hasil  pemisahan  baris  teks dengan metode segmentasi citra berdasarkan tingkat kecerahan dan tingkat kontras. Citra K
baru  hasil  segmentasi  citra  ( cropping )  akan  menghasilkan  sebuah  citra  untuk  dapat dijadikan objek dalam dataset hasil dari perubahan citra asli. Adapun citra baru tersebut berupa barisan teks dari pemisahan citra asli berbentuk paragraf dituliskan pada media kertas  kosong  dan  pulpen  yang  disesuaikan  dengan  kebutuhan,  termasuk  saat pengambilan  gambar  menggunakan  alat  bantu  kamera  atau  media  lainnya  harus  dapat memberikan hasil citra dengan perlakuan yang sama (Kumaseh et al., 2013).
Teknik perbaikan citra digunakan untuk meningkatkan kualitas visual dan analisis, metode  yang  digunakan  metode  Otsu  Thresholding  dan  metode  Sauvola  yang mempertimbangkan  kontras  lokal  untuk  memperbaiki  citra  dengan  perubahan pencahayaan  yang  tidak  merata  (Anggraeni  &  Wibawa,  2023)  yaitu  keduanya mempunyai  nilai  PSNR  (peak  signal  to  noise  ratio)  yang  sama  sebesar  34,571  db. Penelitian ini menggunakan metode Otsu dan Median Filter agar segmentasi citra tulisan tangan  dapat  memberikan  gambar  hasil  pemisahan  baris  yang  batasan  objek  dan  latar dengan  jelas  (Jassim  &  Altaani,  2013)  dengan  nilai  MSE  ( Mean  Squared  Error )  dan PSNR,  selain  itu  dalam  sebuah  citra  dapat  memberikan  hasil  citra  baru  dengan  hasil potongan jumlah terbatas dan kontras yang dapat dilihat bentuk tulisannya.
Citra  asli  berbentuk  tulisan  tangan  berparagraf  dengan  barisan  teks  yang  dapat dipisah-pisahkan  dengan  segmentasi  untuk  menghasilkan  citra  baru  yang  selanjutnya dapat  dimasukkan  dalam  dataset.  Hasil  segmentasi  nantinya  didasari  oleh  proses perubahan citra (Sunarya et al., 2015; Sujan et al., 2016) ke dalam bentuk citra lain untuk dapat digunakan dalam melakukan identifikasi citra yang memiliki kesamaan citra juga bergantung pada pengelolaan citra itu sendiri.
Dalam penelitian segmentasi citra dalam konteks tenunan yang fokus pada metode Otsu  Thresholding  serta  memanfaatkan  Median  Filter  untuk  memperbaiki  hasil segmentasi.  Hasil  eksperimen  yang  menunjukkan  efektivitas  kombinasi  Metode  Otsu Thresholding  dengan  Median  Filter  dalam  segmentasi  citra  tenun  (Baso  et  al.,  2022), adanya  peningkatan  akurasi  maupun  kualitas  segmentasi  citra  tenunan  sudah  sesuai. Penelitian  ini  akan  menggunakan  metode  yang  sama  untuk  memperbaiki  citra  tulisan tangan dan menghasilkan citra baru hasil pemisahan citra asli.
Penelitian dari Sunarya et al. (2015) memberikan segmentasi citra tulisan tangan aksara  Bali,  dengan  karakteristik  bentuk  dan  ukuran  yang  bervariasi.  Segmentasi  citra termasuk tahap  penting  dalam  pengolahan  citra  untuk  memahami  dan  menganalisis  isi tulisan tangan secara lebih akurat. Menggunakan pendekatan berbasis proyeksi vertikal dan horizontal untuk mengatasi masalah segmentasi pada citra tulisan tangan aksara Bali. Penelitian  Sunarya  et  al.  (2015)  berhasil  memisahkan  aksara  Bali  dari  latar  belakang dengan  baik  untuk  mengatasi  variasi  bentuk  dan  ukuran  aksara,  serta  cukup  tangguh dalam  menghadapi  tantangan  pencahayaan  dan  perubahan  kualitas  citra.  Penelitian  ini menggunakan  citra  tulisan  tangan  yang  diakuisisi  menggunakan  camera smartphone Oppo  Reno4  f  menggunakan  kamera  belakang  (utama=48MP, wide  angle =8MP,  dan mono=2MP).  Pencahayaan  dan  perubahan  kualitas  citra  dari  teks  paragraf  menjadi potongan barisan teks menjadi hal penting dalam penelitian ini.
Berdasarkan uraian latar belakang maka dilakukan penelitian yang bertujuan untuk melakukan  segmentasi  baris  teks  pada  sebuah  citra  tulisan  tangan  dalam  Bahasa Indonesia berbentuk  paragraf dengan metode Median Filtering  dan metode Otsu. Hasil yang diperoleh dapat menjadi rujukan terkait metode yang tepat dalam segmentasi teks

## METODE PENELITIAN
Alur kerja dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Aliran kerja penelitian

## 1. Penyajian citra
Sebuah  citra  atau  gambar  dalam  bentuk  digital  mempunyai  fungsi  dua  peubah sebagai f(x,y) dimana koordinat piksel x dan y, nilai f(x,y) intensitas dari citra. Kumpulan titik-titik  membentuk  citra  disebut  piksel  atau picture  element dan  digambarkan  satu kotak kecil dengan koordinat posisi.
Gambar 2. Citra digital
2. Citra RGB ( Red, Green, Blue ) atau warna
Gambar  berwarna  dinamakan  dengan  citra  berwarna  atau  citra  RGB  yang menyajikan warna dalam bentuk struktur warna R (merah), G (hijau), dan B (biru). Setiap komponennya menggunakan ukuran 8 bit (kisaran antara 0 sampai dengan 255) sehingga 255 x 255 x 255 atau 16.581.375 buah warna dapat disajikan (Wahyudi et al., 2015). 3. Citra grayscale
Citra grayscale adalah  sebuah  citra  skala  keabuan  dengan  nilai  intensitas  paling besar  255  berwarna  putih  hingga  warna  hitam  dengan  nilai  intensitas  paling  kecil  (0) seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  3.  Nilai  citra  digital  berskala  keabuan  8-bit  akan memiliki 2 8 = 256 warna, yaitu 0 (minimal) hingga 255 (maksimal).
Gambar 3. Skala citra greyscale 4. Citra biner Citra biner yaitu  citra  yang  hanya  mempunyai  dua  nilai  derajat  keabuan,  hanya hitam dan putih. Piksel pada objek bernilai 1dan piksel latar belakangnya bernilai 0. Pada waktu menampilkan citra, 1 adalah putih sedangkan 0 adalah hitam.
5. Thresholding
Thresholding merupakan proses mengubah citra berderajat keabuan menjadi citra biner  (nilai  0  dan  1)  atau  hitam  putih  sehingga  dapat  diketahui  daerah  mana  yang termasuk  objek  dan  latar  belakang  dari  citra  (Sindar  &  Sinaga,  2017)  secara  jelas. Thresholding disebut juga ambang batas untuk memisahkan objek dari latas belakangnya. Metode  yang  umum  digunakan  dalam  proses  pengambangan  citra  adalah  metode Otsu (Jassim  &  Altaani,  2013;  Ma  et  al.,  2018).  Formulasi  dari  metode  Otsu  adalah  nilai ambang yang akan dicari dari suatu citra gray level dinyatakan dengan k. Nilai k berkisar antara 0 sampai L, dengan nilai L=255 (format citra 8 bit (binary digit)). 6. Segmentasi citra
Pengambangan citra adalah metode Otsu (Ma et al., 2018; Anggraeni & Wibawa, 2023). Formulasi dari metode Otsu adalah nilai ambang yang akan dicari dari suatu citra gray level dinyatakan dengan k. Nilai k berkisar antara 0 sampai L, dengan nilai L=255 (format citra 8 bit (binary digit)). Segmentasi citra adalah proses pengolahan citra yang bertujuan  untuk  memisahkan  citra menjadi  bagian-bagian atau  wilayah  yang  homogen atau memiliki karakteristik yang serupa  (Soumya A & Kumar, 2015; Ma et al., 2018). Tujuan utama segmentasi citra adalah untuk mengidentifikasi dan memisahkan objek dari latar belakang, atau memisahkan wilayah yang berbeda dalam citra (Nair et al., 2020). Segmentasi citra merupakan salah satu tahap penting dalam analisis citra dan pengolahan citra karena memungkinkan ekstraksi fitur, deteksi objek, pemisahan objek, dan banyak aplikasi lainnya(Sujan et al., 2016; Sindar & Sinaga, 2017).
Beberapa tujuan dari segmentasi citra Deteksi Objek (segmentasi citra membantu dalam  deteksi  objek  dengan  memisahkan  objek  dari  latar  belakang  atau  lingkungan sekitarnya),  pengenalan  pola  (segmentasi  citra  memungkinkan  pemisahan  fitur  atau karakteristik  dari  citra  untuk  keperluan  analisis  pola),  pemrosesan  medis  (Sujan  et  al., 2016; Brown & Lidzhade, 2021), segmentasi citra digunakan untuk memisahkan struktur anatomi dari gambar medis seperti MRI atau CT scan, dan lain-lain.

## 7. Aplikasi MATLAB (Matrix Laboratory)
Lingkungan  pemrograman  dan  perangkat  lunak  yang  sangat  populer  digunakan dalam berbagai bidang seperti matematika, ilmu pengetahuan, teknik, pengolahan sinyal, pengolahan citra, pengolahan data, simulasi, dan banyak lagi. MATLAB didasarkan pada bahasa pemrograman yang mudah digunakan dan khusus dirancang untuk memanipulasi dan mengolah matriks dan array numerik.
Berikut adalah beberapa kegunaan dan aplikasi utama dari MATLAB yaitu sebagai berikut:
1. Pengolahan  sinyal  dan  pengolahan  citra:  MATLAB  digunakan  untuk  pemrosesan sinyal  dan  citra  dalam  berbagai  aplikasi  seperti  komunikasi,  pemrosesan  medis, pemrosesan citra, dan pemrosesan audio.
2. Simulasi : MATLAB  digunakan  untuk  simulasi  sistem  dan  proses  dalam  berbagai bidang seperti sistem kendali, komunikasi, mekanika, dan lainnya.
3. Analisis data: MATLAB digunakan untuk analisis dan visualisasi data dalam berbagai bidang termasuk statistik, analisis finansial, bioinformatika, dan analisis eksperimen.
4. Pemodelan  matematika:  MATLAB  memungkinkan  pemodelan  matematika  dan penyelesaian permasalahan matematika yang kompleks dengan mudah.
5. Optimasi: MATLAB digunakan untuk menyelesaikan masalah optimasi dan pencarian solusi optimal dalam berbagai aplikasi.
6. Pengembangan  algoritma:  MATLAB  digunakan  untuk  mengembangkan  algoritma dan prototipe untuk berbagai aplikasi.
7. Pemrograman dan pengembangan aplikasi: MATLAB memungkinkan pengembangan aplikasi dan antarmuka grafis (GUI) untuk solusi yang lebih kompleks.
8. Pengajaran dan  penelitian: MATLAB digunakan secara luas di lembaga pendidikan dan penelitian karena kesederhanaan bahasa pemrogramannya dan fungsionalitas yang luas dalam berbagai bidang.
MATLAB dilengkapi dengan berbagai toolbox yang menyediakan fungsi dan alat khusus  untuk  berbagai  bidang  seperti  pengolahan  citra,  pemrosesan  sinyal,  kontrol sistem,  statistik,  bioinformatika,  dan  lainnya.  Pengguna  MATLAB  juga  dapat  menulis fungsi mereka sendiri dan menggunakan berbagai library dan script yang dikembangkan oleh komunitas.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Citra atau gambar tulisan tangan yang ditulis dalam Bahasa Indonesia berdasarkan kemampuan  berpikir  narasi/  pengetahuan  dibuat  dalam  sebuah  teks  tulisan  paragraf (Gambar  4).  Hasil  tulisan  yang  baik  untuk  dijadikan  data  sampel  seperti tulisan  masih dapat dibaca atau tidak tumpang tindih (Li & Shen, 2006), masih terlihat baris tulisannya walaupun tidak harus lurus seperti garis, tidak ada goresan dan coretan yang tidak perlu, ada margin yang cukup antara teks dengan tepi gambar, pulpen yang digunakan sangat proporsional  sehingga  enak  terlihat  citranya  pada  saat  akuisisi.  Kualitas  citra  untuk dikenali untuk resolusi horizontal citra (Gambar 4) sebesar 16,6562 PPI ( Pixel Per Inch ), sedangkan resolusi vertikal sebesar 3,1215 PPI.
Gambar 4. Citra asli tulisan tangan

## A. Perubahan Citra RGB ke Citra Greyscale
Gambar  5  memperlihatkan  hasil  konversi  citra  RGB  (berwarna)  menjadi  citra greyscale dengan argumen “rgb2gray(image)” dan ternyata tidak merubah ukuran piksel citra yaitu 1599 x 899. Hasil citra ini mengurangi informasi yang akan diproses karena setiap piksel citra gresyscale hanya diwakili oleh satu nilai intensitas keabuan, selain itu mengurangi  ruang  penyimpanan  saat  pemrosesan  seperti  konvolusi  atau  deteksi  tepi. Selain  itu,  tingkat  kecerahan  (seberapa  terang  atau  gelap)  (Nguyen  et  al.,  2020)  citra sebesar 197,9799 yang menunjukkan citra tersebut relatif terang dan tingkat kontrasnya (intensitas  piksel atau perbedaan intensitas antar  piksel) sebesar 55,7056 menunjukkan citra yang digunakan memiliki kontras yang cukup tinggi.

## B. Perubahan Citra Greyscale ke Citra Latar Putih
Latar putih pada citra hasil output aplikasi MATLAB (Gambar 6) memperlihatkan noise pada  gambar  yang  dapat  muncul  sebelum  perbaikan  citra,  dan  terpisah  antara foreground dan background .  Objek  utama  yang  akan  dipisahkan  akan  lebih  jelas  dan mudah dideteksi (Bhoge & Ramteke, 2015).
Gambar 6. Citra latar putih

## C. Perubahan Citra Latar Putih setelah Median Filtering
Gambar 7 mendapatkan hasil yang lebih baik karena derau ( noise ) pada citra tulisan tangan telah dihilangkan. Nilai piksel pada titik tengah dari wilayah tetangga dengan nilai median sebesar 213 dari semua piksel yang ada, artinya terdapat setengah dari data piksel yang memiliki nilai di bawah 213 dan setengah lainnya memiliki nilai di atas 213. Adapun jumlah noise yang diberikan dengan threshold (ambang batas) 20% sebesar 24123 yang masih dapat diterima (Jambheshwar et al., 2013; Soumya A & Kumar, 2015), karena rata- rata  dan  standar  deviasi  yang  diperoleh  masih  bersifat  umum  pada  citra  (Gambar  4). Tetapi untuk ambang batas 50% didapatkan derau sebesar 1404.
Gambar 7. Citra latar putih setelah Median Filter

## D. Perubahan Citra Latar Putih ke Citra Latar Hitam
Gambar 8 menunjukkan citra latar putih menjadi latar hitam untuk mendeteksi baris teks tulisan tangan. Sehingga dilakukan langkah inversi citra biner agar terlihat wilayah tulisan  setelah  dibersihkan.  Pemrosesan  teks  bekerja lebih  baik  pada  citra  dengan teks putih dengan latar belakang hitam, agar lebih terlihat jelas jika terdapat noise (Jassim & Altaani, 2013; Baso et al., 2022).

## Gambar 8. Citra hasil binerisasi

## E. Proyeksi Horizontal dan Proyeksi Vertikal untuk Batas Pemotongan 1. Proyeksi horizontal
Pada Gambar 9 ditunjukkan hasil  proyeksi horizontal dengan garis pemisah yang membatasi  region  tulisan,  garis  berwarna  hijau  karena  kisaran threshold yang  dapat digunakan mulai dari angka 0,2 sampai dengan angka threshold sebesar 0,5 yang dicoba berulang kali sesuai dengan kebutuhan untuk memunculkan Batasan pemisah yang tepat pada  teks  yang  akan  dipisahkan.  (Kumaseh  et  al.,  2013;  Soumya  A  &  Kumar,  2015; Sharma & Dhaka, 2020).
Gambar 9. Citra grafik proyek horizontal
2. Proyeksi vertikal
Proyeksi vertikal bekerja dengan  menjumlahkan piksel putih dalam setiap kolom citra.  Jika  citra  berisi  baris-baris  teks  yang  terpisah  dengan  jarak  vertikal  yang  cukup, proyeksi  vertikal  akan  menunjukkan  pola  yang  jelas  dalam  bentuk  puncak  di  daerah- daerah teks dan lembah di antara baris-baris teks untuk menentukan batas atas dan batas bawah  dari  setiap  baris  teks  yang  tergantung  juga  dengan  nilai threshold ditentukan sebelumnya (Sindar & Sinaga, 2017; Anggraeni & Wibawa, 2023).

## F. Pemotongan Gambar Baris Citra
Berikut ini beberapa citra hasil pemisahan (Wahyudi et al., 2015) barisan teks dari salah satu sampel yang dapat dijadikan citra baru sebagai berikut:
Potongan citra pemrosesan baris ke 52:
Potongan citra pemrosesan baris ke 84:
Potongan citra pemrosesan baris ke 113:
Potongan citra pemrosesan baris ke 134:
Potongan citra pemrosesan baris ke 150:
Potongan citra pemrosesan baris ke 183:
Potongan citra pemrosesan baris ke 211:
Potongan citra pemrosesan baris ke 224:
Potongan citra pemrosesan baris ke 239:
Potongan citra pemrosesan baris ke 252:
Potongan citra pemrosesan baris ke 255:
Potongan citra pemrosesan baris ke 294:
Potongan citra pemrosesan baris ke 323:
Potongan citra pemrosesan baris ke 370:
Semua pemrosesan gambar berjumlah lebih dari 400 buah pemrosesan, dan gambar hasil pemrosesan yang tersimpan karena gambar tidak kosong berjumlah rata-rata lebih dari 11 buah gambar. Dari potongan baris teks citra yang sudah diperoleh jumlah citra hasil  pemotongan  baris  (Gambar  11).  Pengambilan  dan  penetapan  sampel  yang  perlu diperhatikan  untuk  dihindari  yaitu  sampel  yang  dilakukan  tidak  dalam  susunan  yang layak untuk dipotong, saat menulis baris teks tumpang tindih, tulisan yang kurang terlihat (kabur), tidak signifikan pada masing-masing baris dalam 1 paragraf, dan pengambilan gambar yang dilakukan dengan tingkat kecerahan (Gambar 11) dan kontras (Gambar 10) gambar yang tidak tepat. Dari Gambar 10 terlihat tingkat kontras dalam rentang 20 hingga 45 adalah rentang yang umumnya dianggap baik untuk kebanyakan citra. Kontras yang terlalu  rendah  dapat  membuat  citra  terlihat  datar  dan  sulit  untuk  membedakan  detail, sedangkan kontras yang terlalu tinggi dapat menyebabkan hilangnya detail di area dengan kecerahan ekstrim. Sedangkan tingkat kecerahan antara 175 sampai dengan 185 yang juga masih dikatakan baik.
Gambar 10. Tingkat kontras citra sebelum pemotongan
I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII XIII XIV XV XVI Citra 43. 24. 29. 24. 26. 36. 21. 32. 28. 31. 23. 30. 26. 26. 25. 25. 0 10 20 30 40 50 K O NT RA S
Gambar 11. Tingkat kecerahan citra sebelum pemotongan
Gambar 12. Hasil citra pemisahan baris
Gambar 13. Jumlah citra terbaca dan citra sulit terbaca
Sebelumnya citra yang dapat tersimpan dalam folder masing-masing citra dari garis pemisah dari masing-masing citra asli mempunyai jumlah pada Gambar 12 dengan total citra sebesar 323 buah. Dari total citra  tersebut ada 38,39% gambar yang sulit terbaca, dan 61,6% gambar yang terbaca (Gambar 13).

## KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa segmentasi citra tulisan tangan (RGB) berukuran piksel 1599 x 899 berjumlah 16 citra asli dengan resolusi horizontal 16,6667 dan resolusi vertikal 3,1319 menggunakan perbaikan median filtering dengan  nilai  median  yaitu  213.  Kemudian  nilai  rata-rata  kecerahan  citra 179,5625  dan  tingkat  kontras  28,7170  pada  citra  asli  sebelum  pemisahan  yang  masih dikatakan baik. Selain itu, nilai Threshold berkisar antara 18% sampai 55% sesuai dengan kebutuhan menghasilkan citra baru berjumlah 323 buah citra hasil pemisahan. Persentase citra baru yang terbaca sebanyak 61,6% dan yang sulit terbaca sebesar 38,39%.
170 180 190 I II II I IV V VI V II V III IX X XI X II X II I X IV XV X V I K EC ERA H A N Citra Asli Tingkat Kecerahan 34 16 18 23 13 20 30 19 19 16 25 21 19 25 16 9
0.50 0.23 0.20 0.18 0.24 0.55 0.20 0.30 0.30 0.30 0.40 0.30 0.37 0.21 0.200.20 0 5 10 15 20 25 30 35 40 Hasil Citra Potong Threshold 0 20 40 I II III IV V VI V II V II I IX X XI X II X II I X IV XV X V I Jum la h C it ra h asil
Pe m isa h an Citra Asli
Gambar Sulit Terbaca
Gambar Terbaca

## DAFTAR PUSTAKA
Altmann, J. (1974). Observational study of behavior: sampling methods. Behaviour , 49(3/4), 213–221. Anggraeni, D. T., & Wibawa, C. (2023). Perbaikan citra tanda tangan digital menggunakan metode Otsu thressholding dan Sauvola. Jurnal Ilmiah MATRIK , 25(1), 28-34.
10.33557/jurnalmatrik.v25i1.2324.
Baso, B., Nababan, D., Risald, R., & Kolloh, R. Y. (2022). Segmentasi citra tenun menggunakan metode Otsu Thresholding dengan Median Filter. Jurnal Penelitian Teknik Informatika Universitas Prima Indonesia (UNPRI) Medan , 5(1), 1–6. https://doi.org/10.34012/jutikomp.v5i1.2586. Bhoge,  P.  N.,  &  Ramteke,  S.  P.  (2015).  Methodologies  for  preprocessing  of  handwritten  and  printed devnagari  text  documnet. IJISET-International  Journal  of  Innovative  Science,  Engineering  & Technology , 2(9), 239-245.
Brown,  D.,  &  Lidzhade,  I.  (2021).  Handwriting  recognition  using  deep  learning  with  effective  data augmentation techniques. International  Conference on Artificial Intelligence, BiData, Computing and Data Communication Systems (IcABCD) , 1-9.
https://doi.org/10.1109/icABCD51485.2021.9519359.
Jasim,  F.  A.,  &  Altaani,  F.  H.  (2013).  Hybridization  of  RGB  thresholding  by  Otsu  method  and  Median Filter for color image segmentation 70. International Journal of Soft Computing and Engineering (IJSCE) , 3(2), 69–74.
Kumar, G., & Bhatia, P. K. (2013). Analytical review of preprocessing techniques for offline handwritten character  recognition. Proceedings  of  2nd  International  Conference  on  Emerging  Trends  in Engineering and Management, ICETEM , 14-22. https://doi.org/10.13140/RG.2.1.3896.7842. Kumaseh, M. R., Latumakulita, L., & Nainggolan, N. (2013). Segmentasi citra digital ikan menggunakan metode thresholding . Jurnal Ilmiah Sains , 13(1), 74-79. https://doi.org/https://doi.org/10.35799/jis.13.1.2013.2057.
Li, S., & Shen, Q. (2006). Page segmentation using morphological operations. Advances in Modelling and Analysis B , 49(3–4), 75–85. https://doi.org/10.5120/20654-3197. Ma, Y., Huang, Z., & Rao, F. (2018). Research on image segmentation of digital rubbings based on OTSU threshold  &  genetic  algorithm. ACM  International  Conference  Proceeding  Series ,  122–126. https://doi.org/10.1145/3206185.3206212.
Nair, B. J. B., Krishnan, C. A., Johns, J., Jain, B. V. S., & Sarath, B. (2020). An enhanced approach for binarizing  and  segmenting  degraded  ayurvedic  medical  prescription. International  Journal  of Pharmaceutical Research , 12(3), 783–790. https://doi.org/10.31838/ijpr/2020.12.03.112. Nguyen,  K.  C.,  Nguyen,  C.  T.,  &  Nakagawa,  M.  (2020).  A  semantic  segmentation-based  method  for handwritten  Japanese  text  recognition. Proceedings  of  International  Conference  on  Frontiers  in Handwriting Recognition, ICFHR , 2020-September, 127–132.
https://doi.org/10.1109/ICFHR2020.2020.00033.
Sharma, M. K., & Dhaka, V. S. (2020). Segmentation of handwritten words using structured support vector machine. Pattern  Analysis  and  Applications ,  23(3),  1355–1367.  https://doi.org/10.1007/s10044- 019-00843-x.
Sindar, A., & Sinaga, R. M. (2017). Implementasi teknik threshoding pada segmentasi citra digital. Jurnal Mantik Penusa , 1(2), 48-51.
Soumya  A.,  &  Kumar,  G.  H.  (2015).  Enhancement  and  segmentation  of  historical  records. Computer Science & Information Technology (CS & IT) , 95–113. https://doi.org/10.5121/csit.2015.51309. Sujan,  Md.,  Alam,  N.,  Abdullah,  S.,  &  Jahirul, M.  (2016).  A  segmentation  based  automated  system  for brain  tumor  detection. International  Journal  of  Computer  Applications ,  153(10),  41–49. https://doi.org/10.5120/ijca2016912177.
Sunarya, I. M. G., Kesiman, M. W. A., & Purnami, I. A. P. (2015). Segmentasi citra tulisan tangan aksara bali  berbasis  proyeksi  vertikal  dan  horisontal.  Jurnal  Informatika,  9(1),  982-992. http://dx.doi.org/10.26555/jifo.v9i1.a2039.
Wahyudi, E., Triyanto, D., & Ruslianto, I. (2015). Identifikasi teks dokumen menggunakan metode profile projection dan template  matching . Jurnal  Coding,  Sistem  Komputer  Untan ,  3(2),  1–10. http://dx.doi.org/10.26418/coding.v3i2.10473.