## PENGANTAR ANALISIS CITRA DOKUMEN TEKS Oleh : Anastasia Rita Widiarti *)

## ABSTRAK
Analisis  citra  dokumen  teks  merupakan  ilmu  yang  membahas  tentang  algoritma­algoritma  dan teknik­teknik  yang  diterapkan  pada  citra  dokumen  teks  untuk  menghasilkan  deskripsi  yang  dapat dikenali oleh komputer. Produk analisis citra dokumen yang selama ini dikenal dengan baik adalah Optical Character Recognition (OCR) yaitu suatu perangkat lunak yang dapat mengenali karakter­ karakter  dari  dokumen  yang  dibaca  dengan  mesin  scanner. Dengan  OCR  pemakai  dapat memperbaiki  isi  dokumen  maupun  mencari  suatu  bagian  dari  isi  dokumen.  Dalam  paper  ini, penulis secara singkat menggambarkan tahapan­tahapan dalam analisis citra dokumen teks.
Kata  Kunci: OCR,  data  capture,  pixel­level  processing,  character  recognition,  layout analysis.

## 1.  PENGANTAR
Salah  satu  persoalan  dalam  bidang komputer  yang  banyak  menjadi  perhatian adalah  analisis  citra  dokumen  ( document image  analysis ).  Analisis  citra  dokumen merupakan  ilmu  yang  membahas  tentang algoritma­algoritma dan teknik­teknik yang diterapkan pada citra dokumen untuk menghasilkan deskripsi yang dapat dikenali  oleh  komputer.    Analisis  citra dokumen muncul karena kebutuhan efisiensi dalam menganalisis sebuah dokumen  kertas  yang  sudah  ada.  Contoh kasus  yang  membutuhkan  analisis  citra dokumen misalnya untuk membaca dokumen  tercetak  atau  dokumen  tulisan tangan dan mengubahnya menjadi dokumen  digital  sehingga  kualitasnya dapat  diperbaiki  atau  keberadaannya (umur dokumen) dapat diperpanjang.

## 2.  CITRA DIGITAL
Citra  didefinisikan  sebagai  suatu fungsi  intensitas  cahaya  dua  dimensi f(x,y) ,  di  mana x dan y menunjukkan koordinat  spasial,  dan  nilai f pada  suatu titik (x,y) sebanding  dengan  tingkat kecerahan (gray  level) dari  citra  di  titik tersebut.  Citra  digital  adalah  citra  dengan f(x,y) yang nilainya  didigitalisasikan
(dibuat  diskrit)  baik  dalam  koordinat spasialnya maupun dalam tingkat kecerahannya. Citra yang terlihat merupakan cahaya yang direfleksikan dari sebuah obyek.
Citra  digital  merupakan  suatu matriks  yang terdiri dari  baris dan kolom, di  mana  setiap  pasangan  indeks  baris  dan kolom  menyatakan  suatu  titik  pada  citra. Nilai matriksnya menyatakan nilai kecerahan titik tersebut. Titik­titik tersebut dinamakan  sebagai  elemen  citra  atau piksel (Gonzales dan Woods, 1992).

## 3.  ANALISIS CITRA DOKUMEN TEKS
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 komponen­komponen 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,  1997).  Pengolahan  teks  berkait dengan  bagian  teks  dari  citra  dokumen. Beberapa  tugas  yang  terkait  dengan pengolahan teks adalah menentukan kecondongan  teks,  menemukan  kolom­ kolom,  paragraf­paragraf,  baris­baris  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 tahapan­tahapan  proses  analisis  citra dokumen seperti terlihat dalam gambar 2.
Pengenalan Karakter Analisis Layout Halaman Pengolahan Garis Pengolahan Simbol dan Wilayah Gambar Pengolahan Teks Pengolahan Gambar Pengolahan Dokumen
Teks Kecondongan, baris, alinea,
paragraf Garis lurus, sudut, kurva Daerah Gambar Gambar 1. Hirarki Pemrosesan Dokumen.

## 4.  DATA CAPTURE
Pada  tahap  data  capture,  data  dari dokumen  kertas  akan  dibaca  dengan  alat scan  optis  dan  hasilnya  disimpan  sebagai file  dalam  bentuk  piksel.    Terdapat  tiga kemungkinan  nilai  piksel,  yaitu  berupa nilai ON(1) atau OFF (0) untuk citra biner, atau  suatu  bilangan  bulat  antara  0­255 untuk  citra  grayscale,  atau  tiap  piksel terdiri  atas  3  komponen  bilangan  bulat
antara  0­255  untuk  komponen  wana merah,  komponen  warna  hijau,  dan komponen warna biru untuk citra berwarna.  Barisan  nilai  piksel  yang diperoleh  pada  tahap  ini,  kemudian  akan diproses  lebih  lanjut  untuk  mendapatkan suatu  informasi  seperti  yang  diinginkan. Sebagai  contoh,  gambar  3  menunjukkan suatu hasil data capture untuk karakter na dalam kelompok karakter Jawa.
Pengantar Analisis Citra Dokumen Teks
Gambar 2. Langkah­langkah Proses Analisis Dokumen.
Gambar 3. Citra biner dari karakter na mempergunakan piksel On dan OFF, di mana piksel yang ON ditampilkan dengan angka 0.
Lembar Dokumen Data Capture Pengolahan Tingkat Piksel Analisis Tingkat Fitur Pengenalan dan
Analisis Teks
Pengenalan  dan Analisis Grafis Dokumen Hasil

## 5.  PENGOLAHAN TINGKAT PIKSEL
Tahap  pengolahan  tingkat  piksel adalah  suatu  tahap  yang  bertujuan  untuk menyiapkan dokumen citra, serta membuat  fitur  perantara  untuk  membantu mengenali  citra.    Langkah­  langkah  yang dilakukan adalah : binarisasi, pengurangan noise, segmentasi, dan thinning .

## 5.1.  Binarisasi
Binarisasi  adalah  sebuah  tahap yang  bertujuan  untuk  memilih  suatu  nilai ambang threshold yang  akan  berfungsi untuk  membagi  citra  menjadi  dua  bagian atau  dua  kelompok,  yaitu  kelompok feature dan  kelompok background .  Dan lebih  lanjut  O’Gorman  dan  Kasturi memberikan  contoh  peran  bagaimana pemilihan  nilai threshold mempengaruhi kualitas  gambar  yang  diperoleh  seperti terlihat dalam gambar 4.
Gambar 4. Contoh pemilihan nilai ambang threshold  dan pengaruhnya pada kualitas citra yang diperoleh.
Ternyata terdapat banyak cara untuk menemukan  suatu  nilai  ambang,  yang secara  garis  besar  dibagi  menjadi  dua kelompok,  yaitu  global  dan  adaptif. Contoh sebuah rumusan global yang dapat dipakai untuk menyatakan threshold suatu citra g(x,y) ,  di  mana (x,y) menyatakan suatu  poin  dan T suatu  nilai  ambang threshold adalah sebagai berikut :
þ ý ü î í ì £ > = T y x f jika T y x f jika y x g
) , ( 0 ) , ( 1 ) , ( (1)
di  mana  1  menyatakan background dan  0 menyatakan feature ­nya.
Persoalannya  nilai T berapa  yang  baik? Dalam  banyak  metode  penelitian  yang terkait dengan threshold ternyata
menyatakan  bahwa  tidak  ada  satu  metode yang  dapat  dikatakan  paling  baik  untuk memilih  harga T .  Pada  kasus  tertentu
mungkin  baik  dengan  cara  yang  paling sederhana  di  atas,  namun  pada  kasus  lain mempergunakan  adaptif Gaussian ,  dalam hal  ini  seringkali  yang  jelas  harus dilakukan  adalah  dengan melakukan banyak percobaan.

## 5.2.  Pengurangan Noise
Tahap selanjutnya dalam pengolahan piksel  adalah  tahap  untuk  mengurangi noise atau  disebut  juga  tahap filling . Salt­ and­pepper  noise adalah  contoh noise yang umumnya muncul sebagai akibat dari kualitas  citra  dokumen  yang  tidak  baik, misalnya  karena  hasil  fotokopi  dokumen citra  tersebut  tidak  baik.  Bentuk noise tersebut  misalnya  adalah  adanya  piksel yang  letaknya  terasing  dari  piksel  yang lain,  atau  adanya  piksel ON di  daerah OFF atau sebaliknya, seperti diperlihatkan dalam gambar 5.
Gambar 5. Ilustrasi dari karakter na dengan salt­and­pepper noise
Tujuan  utama  dari filling adalah mengurangi  sebanyak  mungkin noise namun  tetap  diperoleh  citra  yang  baik. Dua  metode  yang  biasa  dipergunakan
dalam filling adalah metode morfologi dan pengolahan cellular .  Dasar  dari  kedua metode  tersebut  adalah  apa  yang  disebut dengan  erosi  dan  dilatasi.  Erosi  adalah
pengurangan ukuran dari daerah ON , yaitu sebagai  akibat  adanya  piksel­piksel ON yang  berada  di  daerah OFF atau  terasing dari  piksel ON yang  lain.  Dilatasi  adalah proses sebaliknya  dari erosi, yaitu menambahkan  piksel ON untuk  menutup daerah ON. Biasanya  kedua  proses  erosi dan dilatasi dijalankan secara  iterasi, serta menggunakan kombinasi dua  proses tersebut.  Jika  yang  terjadi  adalah  proses iterasi  erosi  dilanjutkan  dengan  iterasi dilatasi,  prosesnya  biasa  disebut  dengan proses  terbuka  atau opening .  Sebaliknya jika  proses  yang  terjadi  adalah  iterasi dilatasi  dilanjutkan  dengan  iterasi  erosi, prosesnya  disebut  dengan  proses  tertutup atau closing .  Dengan opening dan closing diharapkan  batas­batas  citra  menjadi halus, daerah­daerah yang terpisah digabungkan  dan noise yang  sedikit menjadi hilang.

## 5.3.  Segmentasi
Segmentasi adalah proses
pemecahan  citra  ke  dalam  obyek­obyek yang  terkandung  di  dalamnya.  Dalam analisis  citra  dokumen,  segmentasi  ini dibagi  menjadi  dua  tahap,  pertama  adalah pemisahan  teks  dan  gambar,  dan  tahap kedua adalah melakukan proses pemisahan selanjutnya  dari  hasil  tahap  pertama. Sebagai  contoh  untuk  teks,  maka  proses selanjutnya  adalah menurunkan teks tersebut  menjadi  komponen­komponen teks,  yaitu  menemukan  kolom­kolom,
paragraph­paragraf, kata­kata, sampai akhirnya  adalah  menemukan  karakter­ karakter penyusun kata.
Proses segmentasi biasanya berdasarkan  pada  dua  sifat gray  level , yaitu diskontinuitas, dan kemiripan. Diskontinuitas  adalah  membagi  citra berdasarkan  perbedaan gray  level yang menyolok. Implementasi dari diskontinuitas  misalnya  adalah  pemakaian operator mask untuk deteksi titik, ataupun garis. Sedangkan kemiripan adalah membagi citra berdasarkan kemiripan gray level .

## 5.4. Thining
Thinning atau istilah lainnya medial­axis adalah suatu proses pengurangan  komponen­komponen  citra dengan tujuan untuk mendapatkan informasi  yang  paling  mendasar  tentang pembentuk  citra  atau  untuk  mendapatkan kerangka  suatu  citra.  Karena  itu thinning bisa disebut juga sebagai operasi perangkaan.    Sebagai  contoh,  seseorang yang menggambar garis dengan mempergunakan  pena  yang  berbeda  akan memperoleh ketebalan garis yang berbeda­ beda,  tetapi  informasi  yang  ditampilkan sama  yaitu  suatu  garis  saja.  Gambar  6  di bawah  ini  memberikan  contoh  lain  citra yang belum dikenai thinning dan hasil dari thinning.

## Gambar 6. Contoh citra karakter na sebelum dan sesudah dikenai thinning
Algoritma Hilditch, algoritma Rosenfeld adalah algoritma­algoritma yang dapat dipergunakan untuk mendapatkan kerangka suatu citra.

## 6.  ANALISIS DOKUMEN TEKS
Terdapat  dua  hal  pokok  proses analisis  yang  dilakukan.  Pertama  adalah pengenalan  karakter,  dan  yang  kedua adalah  analisis  format  halaman  dokumen. Pengenalan  karakter  berhubungan  dengan karakter­karakter penyusun teks, sedangkan analisis format halaman dokumen  berhubungan  dengan  penentuan format  suatu  halaman  serta  posisi  dan fungsi  dari  kelompok­kelompok  teks penyusun dokumen, misalnya judul, subjudul, catatan kaki, dan lain sebagainya. Kedua proses analisis tersebut dapat  dilakukan  secara  terpisah  atau  bisa jadi  hasil  dari  satu  proses  analisis  dipakai untuk  melakukan  analisis  lain.    Pada beberapa kasus kadang diperlukan prosedur untuk memperbaiki kecondongan dari  dokumen  yang  diakibatkan  oleh peletakan  dokumen  yang  kurang  benar pada  saat  dilakukan  proses  pembacaan dokumen oleh mesin scan .
6.1. Pengenalan Karakter
Pengenalan karakter bertujuan untuk  menerjemahkan  sederetan  karakter yang  memiliki  berbagai  macam  bentuk dan  ukuran.  Mengembangkan  algoritma untuk
mengidentifikasi karakter merupakan  prinsip  utama  yang  akan dikerjakan  dalam  pengenalan  karakter. Pengenalan karakter dapat menjadi kompleks  dengan  bertambahnya  bentuk karakter, ukuran, kemiringan dan lainnya.
Secara garis besar algoritma pengenalan  karakter  mengerjakan  dua  hal yaitu ekstraksi ciri, dan klasifikasi.

## 6.1.1. Ekstraksi Ciri
Tujuan  dari  proses  ekstraksi  ciri adalah  mendefinisikan  sifat  dari  setiap karakter  ( feature) yang tidak  jelas karena pengukuran  yang  tidak  sempurna.    Yang dibutuhkan  adalah  kelas  karakter  yang berupa  prototipe  atau  himpunan  contoh yang  sudah  ada.    Proses  mengekstrak  ciri berarti  mencari  sifat  pola  atribut  dari setiap  kelas.  Ciri  global  berupa  jumlah lubang  dalam  karakter,  jumlah  lekukan pada  bagian  luar,  dan  jumlah  tonjolan. Sedangkan  ciri  lokal  adalah  posisi  relatif
dari  posisi  akhir  garis,  perpotongan  garis dan sudut­sudut.
Ciri­ciri  yang  bagus  memiliki karakteristik antara lain:
a.  Membedakan (discrimination) , yaitu  ciri  tersebut  harus  mampu membedakan  suatu  obyek  dengan obyek dari kelas yang berbeda.
b.  Dapat  dipercaya Reliability) ,  yaitu ciri  harus  dapat  dipercaya  untuk semua  obyek  dalam  kelompok yang sama.
c.  Tidak Terikat ( Independent) ,  yaitu setiap komponen ciri tidak memiliki  korelasi  yang  tinggi dengan komponen ciri lainnya.
d.  Jumlah ciri sedikit (small number) ,
karena  apabila  ciri  yang  dipakai banyak  dimungkinkan  akan  terjadi adanya  korelasi  yang  tinggi  antar ciri  yang  akan  mengakibatkan penurunan  unjuk  kerja  sistem secara keseluruhan.
Terdapat  berbagai  metode  yang dapat  dipergunakan  untuk  ekstraksi  ciri, yang  dalam  hal  ini  berkait  dengan pengenalan  karakter,  antara  lain  dengan mempergunakan pendeskripsi fourier.
Pendeskripsi  Fourier  dapat  menghasilkan koefisien­koefisien  atau  ciri  yang  sangat berguna dalam pengenalan bentuk. Pendeskripsi Fourier membutuhkan pasangan  titik­titik x(s j ) dan y(s n ) yang merupakan  koordinat  dari  pembatas  suatu objek  ( object  boundary ).  Pembatas  objek ini  dapat  dipandang  sebagai  suatu  kurva tertutup.  Sebuah  fungsi  komplek  z (s n ) dapat  dibentuk  dengan x(s n ) merupakan bagian  riil  dan y(s n ) merupakan  bagian imajiner.
(  ) (  ) (  ) n n n s jy s x s z + = (2)
Jika banyaknya titik­titik koordinat pasangan  adalah N ,  maka  pendeskripsi Fourier  diskrit  dapat  dinyatakan  sebagai berikut.
(  ) å = ÷ ø ö ç è æ - = N s n n N jn s k N c 0 2 exp 1 p (3) dengan
1 , , 1 , 0 - = N n K ,  koordinat x(s N ) dan y(s N ) sama dengan x(s 0 ) dan y(s 0 ) . (  ) (  ) ( ) (  )  ( ) ú û ù ê ë é - - = F - - - 1 1 1 tan n n n n n s x s x s y s y s (4) (  ) (  ) ( ) 1 - F - F = n n n s s s k

## 6.1.2. Klasifikasi
Klasifikasi merupakan tahap pengenalan  terhadap  suatu  obyek.  Pada tahap  ini  obyek  dikelompokkan  ke  dalam suatu  kelas  tertentu  berdasarkan  ciri­ cirinya. Pengelompokkan dikatakan berhasil apabila obyek sama dikelompokkan pada kelas yang sama, dan obyek  berbeda  dikelompokkan  pada  kelas yang  berbeda.  Klasifikasi  dapat  dilakukan dengan  pendekatan  statistik,  pendekatan alamiah atau pendekatan struktural.
Pendekatan statistik dilakukan dengan  mendefinisikan  setiap  komponen dari feature space berupa nilai feature atau ukuran yang berupa variabel random yang menggambarkan  sifat  variabilitas  dalam kelas  dan  antara  kelas.    Sebuah classifier akan  membagi feature  space ke  dalam daerah­daerah  yang  berhubungan  dalam setiap  kelas.    Contoh  klasifikasi  yang
menggunakan  pendekatan  statistik  adalah dengan jarak tangen dan model Bayesian.
Pendekatan  alamiah  yang  biasa digunakan  adalah  pencocokan  template. Piksel secara individu diperlakukan sebagai feature.
Kesamaan pola dinyatakan dengan  mendefinisikan ukuran jarak.  Kelas  template  yang  memiliki jumlah  kesesuaian  maksimum  kemudian dipilih  sebagai  kelas  dari  pola  tes. Pendekatan ini disebut dengan pendekatan korelasi  maksimum.    Di  samping  itu terdapat  pendekatan  minimum  kesalahan yang  akan  memilih  kelas  template  yang memiliki jumlah minimum ketidaksesuaian  sebagai  kelas  dari  pola tes.    Aturan K­nearest  neighbour adalah aturan  yang  biasa  digunakan  untuk mencari  kedekatan  pola.  Pencocokan template  akan  efektif  jika  variasi  dalam kelas hanya memuat sedikit noise dan pola tes  sudah  bebas  dari  noise.    Contoh klasifikasi  dengan  pencocokan  template adalah feature  point  extraction (Brown, 2000).
Pendekatan  struktural  menyatakan pola karakter  dengan  cara  yang sederhana dengan  menyatakan  hubungan  antara struktur yang ada. Misal untuk menyatakan  karakter  A  maka  dikatakan terdiri  dari  dua  garis  lurus  yang  bertemu pada  titik  akhir  di  atas,  serta  garis  ketiga berada  di  tengah­tengah  dan  membuat lubang. Contoh klasifikasi dengan pendekatan  struktural  adalah  pendekatan neural network dengan binary tree.

## 6.2. Estimasi Kecondongan Dokumen
Satu baris teks terdiri dari kumpulan karakter, simbol, dan kata  yang
saling berdampingan, yang letaknya berada  dalam  satu  garis  lurus    yang orientasinya  bisa  secara  horisontal  atau vertikal. Orientasi dominan dari  baris teks dalam  dokumen    akan  menentukan kecondongan  suatu  halaman.  Nilai  awal kecondongan  suatu  dokumen  adalah  0 (nol),  artinya  cetakan  baris  teks  baik secara  horisontal  maupun  vertikal  sejajar dengan  pinggir­pinggir  kertas.  Namun ketika  dokumen  tersebut  di­ scan atau difotokopi,  nilainya  tidak  lagi  0.  Karena proses  pengenalan  karakter  dan  analisis layout  halaman  sangat  tergantung  pada masukan  halaman  mengandalkan  dengan tingkat  kecondongan  0,  maka  perhitungan tingkat  kecondongan  di  awal  proses menjadi  sangat  penting,  sehingga  ketika hasil perhitungan diperoleh tingkat kecondongan  yang  tidak  nol,  maka  harus dilakukan proses perbaikan tingkat kecondongan. Metode yang populer dipergunakan  dalam  deteksi  kecondongan dokumen  adalah  metode  proyeksi  profil dokumen. Sebuah proyeksi profil dinyatakan sebagai histogram dari banyaknya  piksel  yang  bernilai ON yang secara  akumulasi  ditambahkan  ketika dilakukan  pembacaan  piksel  yang  sejajar dengan baris teks semula sampai akhir dari dokumen.  Profil  yang  diperoleh  mungkin akan mempunyai berbagai nilai kecondongan,  namun  biasanya  sebaris (horisontal)  atau  sekolom  (vertikal),  dan inilah yang kemudian akan disebut dengan proyeksi  profil  horisontal  atau  vertikal. Proyeksi  profil  horisontal  akan
mempunyai  puncak  yang  lebarnya  sama dengan  tinggi  karakter,  dan  lembah  yang lebarnya  sama  dengan  spasi  antar  baris teks. Untuk dokumen yang tersusun dalam
kolom­kolom,  proyeksi  profil  vertikal akan  mempunyai  puncak  di  setiap  kolom yang  dipisahkan  dengan  lembah­lembah yang  menyatakan  jarak  antar  kolom  dan spasinya.
Setelah  proyeksi  profil  diperoleh, maka  kita  akan  dapat  menghitung  sudut orientasi  dokumen  sehingga  kita  dapat mengaturnya  agar  diperoleh  sudut  orientasi yang  seperti  kita  harapkan.  Di  setiap  sudut kita  ukur  variasi  tinggi  profil  dan  variasi maksimum  sudut  kecondongan.  Untuk memperbaiki  sudut  kecondongan,  karena proses  pembacaan  baris  dilakukan  secara lurus  untuk  baris  teks,  maka  proyeksi profilnya  harus  mempunyai  puncak  berupa tinggi  maksimum  dari  teks,  dan  lembah berupa  spasi  antar  baris.  Salah  satu  metode yang dapat dipergunakan untuk memperbaiki  sudut  kecondongan  dokumen adalah  dengan  transformasi  Hough  (Srihari dan Govindaraju, 1989).
6.3.  Analisis Tata Ruang (Layout) Dokumen Setelah dilakukan deteksi kecondongan,  citra  biasanya  kemudian
dirotasikan  untuk  memperoleh  sudut kecondongan 0, untuk kemudian dilakukan  analisis  tata  ruang  dokumen. Struktur  analisis  tata  ruang  dilakukan untuk  mendapatkan  bentuk  fisik  dari komponen  suatu  kelompok  di  dalam dokumen. Sesuai dengan format dokumen, bentuk  fisik dapat berupa kata,  baris­baris teks, dan blok suatu stuktur teks, misalnya paragraph.  Analisis  fungsi  tata  ruang menggunakan informasi keterikatan domain  teks,  yang  di  dalamnya  memuat aturan­aturan  tata  ruang  bagian  suatu halaman.  Sebagai  hasil  dari  analisis  tata ruang  adalah  label­label  untuk  setiap struktur tata ruang yang diperoleh. Sebagai contoh  hasil  pelabelan  pada  halaman pertama  dari  suatu  artikel  atau  jurnal ilmiah  adalah  judul  karangan,  nama pengarang,  abstrak,  kata  kunci,  paragraph dari  badan  teks,  dan  lain  sebagainya. Contoh  lain,  gambar  7  memperlihatkan stuktur  dan  fungsi  tata  ruang  sebuah dokumen  dari  sebuah  buku  sastra  Jawa yang relatif sederhana.
Pengantar Analisis Citra Dokumen Teks

## Gambar 7.  Contoh struktur dan fungsi tata ruang dokumen sebuah buku sastra jawa
Analisis  struktur  tata  ruang  dapat dibentuk  baik  secara top­down (Pavlidis dan  Zhon,  1991)  ataupun bottom­up (O’Gorman,  1993) . Metode top­down dilakukan  dengan  cara  memecah  bagian besar  dari  halaman  menjadi  sub­sub bagian  yang  lebih  kecil.  Contohnya,  satu
halaman vertikal dokumen dipecah menjadi  satu  atau  lebih  blok  kolom  teks, kemudian  setiap  blok  kolom  dipecah menjadi paragraf­paragraf, kemudian setiap paragraf dipecah lagi menjadi baris­ baris  teks,  dan  seterusnya.    Sedangkan dalam  pendekatan  metode bottom­up , setiap komponen­komponen bagian Badan teks Judul karangan Nomor karangan Judul buku dan penerbit a.  Halaman dokumen asli
b. Struktur tata ruang c. Fungsi tata ruang
halaman yang saling berhubungan digabung. Karakter­karakter penyusun kata  digabung  menjadi  satu  blok  kata, kemudian blok­blok kata digabung menjadi  baris­baris  teks,  dan  seterusnya.
Dalam  kenyataannya  sering  terjadi  bahwa kedua metode dilakukan secara bergantian.

## 7.   PENUTUP
Perkembangan  ilmu  analisis  citra dokumen  membuka  peluang  besar  untuk dimanfaatkan  bagi  penyelamatan  naskah­ naskah  kuno  yang  banyak  ditemukan  di Yogyakarta dan merupakan warisan budaya yang tak ternilai harganya. Apabila naskah­naskah tersebut dapat
dikonversikan  ke  dalam  format  digital, akan banyak manfaat yang bisa diraih.
Persoalan  muncul  karena  naskah kuno  di  Yogyakarta  kebanyakan  ditulis dengan  menggunakan  karakter  Jawa, sementara  komputer  umumnya  hanya mengenal  dan  merepresentasikan  karakter Latin.  Oleh  karena  itu,  terbuka  lebar peluang  untuk  membuat  suatu  perangkat lunak  yang  mampu  mengenali  dokumen berkarakter  Jawa  tersebut  dan  selanjutnya merepresentasikannya  dalam  komputer. Mengingat  tidak  semua  orang  mengenal karakter Jawa, maka akan lebih bermanfaat  lagi  apabila  kemudian  naskah berkarakter Jawa tersebut dapat direpresentasikan  pula  dengan  karakter Latin tanpa kehilangan maknanya. Semoga tulisan ini dapat menjadi inspirasi bagi  pembaca  untuk  mengembangkan lebih  lanjut  kegunaan  lain  dari  analisis citra dokumen.

## KEPUSTAKAAN
Brown,  Eric  W.,  2000, Character  Recognition  by  Feature  Point  Extraction , www.  ccs. neu.edu/home/feneric/papers/charrec.pdf , diakses tanggal 20 Juni 2004.
Duda,  Richard  O.,  Hart,  Peter  E.,  Stork,  David  G.,  2000, Pattern  Classification ,  Wiley Interscience, USA.
Gonzalez,  Rafael  C.,  1992, Digital  Image  Processing, Addison­Wesley  Publishing Company, Inc., USA.
O’Gorman, 1993, The document spectrum for structural page layout analysis, IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Itelli
O’Gorman,  Lawrence.,  Kasturi,  Rachangar.,  1997, Executive  briefing:  documen  image analysis , IEEE Computer Society Press., USA.
Pavlidis  T,  Zhou  J,  1991, Page  segmentation  by  white  streams.  Proc.  Ist  Int.Conf.on Document Analysis and Recognition (ICDAR), St. Malo France, pp 945­953.
Srihari  S  N,  Govindaraju  V, Analysis  of  textual  images  using  the  Hough  Transform. Machine Vision Appl. 2:141­153.