## Segmentasi Aksara Pada Tulisan Aksara Jawa Menggunakan Adaptive Threshold
Teguh Arifianto
Sistem Pendukung Keputusan Kelulusan Nilai SK-Emas STMIK Yadika Menggunakan Metode Logika Fuzzy Yusron Rijal, S.Si, MT., Abdulloh

## Optimasi Pemodelan Porositas Tanah Menggunakan
Algoritma Genetika
Beny Yulkurniawan Victorio Nasution, Mochamad Hariadi, Eko Mulyanto Yuniarno, Anang Kukuh Adisusilo

## Penentuan Jumlah Produksi Sarung Tenun Tradisional dengan Metode Fuzzy Tsukamoto
Kemal Farouq Mauladi
Sistem Pendukung Keputusan Penetapan Tunjangan Prestasi dengan Menggunakan Metode Fuzzy- Tsukamoto (Studi Kasus di PT.Boxtime Indonesia)
Yusron Rijal, Yus Amalia

## Optimasi Hasil Panen Udang Vanamei di Tambak
Menggunakan Metode Fuzzy Mamdani Setyorini, Ratnawati

## PENGANTAR REDAKSI
STIKI Informatika Jurnal (SMATIKA Jurnal) merupakan jurnal yang diterbitkan  oleh  Lembaga  Penelitian  &  Pengabdian  kepada  Masyarakat (LPPM), Sekolah Tinggi Informatika & Komputer Indonesia (STIKI) Malang.
Pada edisi ini, SMATIKA Jurnal menyajikan 6 ( enam) naskah dalam bidang sistem informasi, jaringan, pemrograman web, perangkat bergerak dan sebagainya. Redaksi mengucapkan terima kasih dan selamat kepada Pemakalah  yang  diterima  dan  diterbitkan  dalam  edisi  ini,  karena  telah memberikan kontribusi penting pada pengembangan ilmu dan teknologi.
Pada kesempatan ini, redaksi kembali mengundang dan memberi kesempatan  kepada  para  Peneliti  di  bidang  Teknologi  Informasi  untuk mempublikasikan  hasil-hasil  penelitiannya  melalui  jurnal  ini.    Bagi  para pembaca  yang  berminat,  Redaksi  memberi  kesempatan  untuk berlangganan.
Akhirnya Redaksi berharap semoga artikel-artikel dalam jurnal ini bermanfaat  bagi  para  pembaca  khususnya  dan  bagi  perkembangan  ilmu dan teknologi di bidang Teknologi Informasi pada umumnya.

## Pelindung
Yayasan Perguruan Tinggi Teknik Nusantara
Penasehat Ketua STIKI
Pembina Pembantu Ketua Bidang Akademik STIKI

## Mitra Bestari
Prof. Dr. Ir. Kuswara Setiawan, MT (UPH Surabaya) Dr. Ing. Setyawan P. Sakti, M.Eng (Universitas Brawijaya)
Ketua Redaksi Subari, S,Kom, M.Kom
Section Editor Jozua F. Palandi, S.Kom, M.Kom Nira Radita, S.Pd., M.Pd
Layout Editor Saiful Yahya, S.Sn, MT.
Tata Usaha/Administrasi Muh. Bima Indra Kusuma

## SEKRETARIAT
Lembaga Penelitian & Pengabdian kepada Masyarakat Sekolah Tinggi Informatika & Komputer Indonesia (STIKI) Malang

## SMATIKA Jurnal
Jl. Raya Tidar 100 Malang 65146 Tel. +62-341 560823 Fax. +62-341 562525 Website: jurnal.stiki.ac.id E-mail: jurnal@stiki.ac.id, lppm@stiki.ac.id

## DAFTAR ISI
Segmentasi Aksara Pada Tulisan Aksara Jawa Menggunakan Adaptive Threshold ...........................................................................................
01 - 05 Teguh Arifianto Sistem Pendukung Keputusan Kelulusan Nilai SK-Emas STMIK Yadika Menggunakan Metode Logika Fuzzy .................................................... 06 - 14 Yusron Rijal, S.Si, MT., Abdulloh
Optimasi Pemodelan Porositas Tanah Menggunakan Algoritma Genetika
........................................................................................................... 15 - 20 Beny Yulkurniawan Victorio Nasution, Mochamad Hariadi, Eko Mulyanto Yuniarno, Anang Kukuh Adisusilo
Penentuan Jumlah Produksi Sarung Tenun Tradisional dengan Metode
Fuzzy Tsukamoto ................................................................................ 21 - 25

## Kemal Farouq Mauladi
Sistem Pendukung Keputusan Penetapan Tunjangan Prestasi dengan Menggunakan Metode Fuzzy-Tsukamoto (Studi Kasus di PT.Boxtime
Indonesia) .......................................................................................... 26 - 34
Yusron Rijal, Yus Amalia
Optimasi Hasil Panen Udang Vanamei di Tambak Menggunakan Metode Fuzzy Mamdani...................................................................................     35 - 39 Setyorini, Ratnawati

## Undangan Makalah
SMATIKA Jurnal Volume 07 Nomor 02, November Tahun 2017

## Segmentasi Aksara Pada Tulisan Aksara Jawa Menggunakan Adaptive Threshold

## Teguh Arifianto
Teknik Informatika, STMIK Yadika Bangil Email: teguh.arifianto.1988@stmik-yadika.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian  mengenai  Aksara  Jawa  sudah  banyak  digunakan.  Salah  satunya  adalah  penelitian mengenai naskah pada Aksara Jawa. Kondisi naskah Aksara Jawa sebagian besar dalam kondisi baik  meskipun  masih  terdapat  beberapa  halaman  yang  robek  dan  warna  kertas  yang  memudar. Hal  ini  disebabkan  karena  umur  kertas  yang  sudah  puluhan  tahun  lebih  dan  bahan  kertas  yang kurang baik.
Penelitian  ini  difokuskan  hanya  untuk  membagi  aksara  pada  citra  tulisan  tangan  menjadi karakter-karakter aksara yang dapat digunakan dalam pengenalan Aksara Jawa pada penelitian selanjutnya.  Penelitian  ini  terdapat  lima  proses,  yaitu  akuisi  citra,  proses  preprocessing,  proses segmentasi,  dilasi,  dan  pelabelan  Aksara.  Pada  proses  segmentasi,  penelitian  ini  menggunakan adaptive threshold.
Metode  adaptive  threshold  dapat  digunakan  pada  segmentasi  citra  Aksara  Jawa  karena  metode ini  memilih  nilai  threshold  berdasarkan  variasi  intensitas  tiap  lokal  window.  Hasil  nilai  akurasi yang didapat dari penelitian ini yaitu sebesar 88.60% dari 30 data citra Aksara Jawa.
Kata kunci: Aksara Jawa, segmentasi, adaptive threshold.

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia merupakan negara kepulauan  yang  kaya  akan  budaya  dan  adat istiadatnya. Hal ini tercermin dari banyaknya warisan  hasil  budaya  yang  dimiliki  oleh setiap  daerah.  Salah  satunya  adalah  suku bangsa  Jawa.  Suku  bangsa  Jawa  memiliki warisan  hasil  budaya  yaitu  wayang,  tarian, Aksara Jawa, dan lain sebagainya. Penulisan Aksara  Jawa  merupakan  tradisi  penulisan yang  cukup  kental.  Media  penulisan  Aksara Jawapun bermacam-macam. Bisa menggunakan media naskah, lontar, prasasti, logam, dan lain-lain.
Naskah  adalah  bahan  tulisan  tangan yang menyimpan berbagai ungkapan pikiran dan  perasaan  sebagai  hasil  budaya  bangsa masa  lampau  (Baried,  1994).  Naskah  Jawa mempunyai isi yang beraneka ragam bidang ilmu.  Menurut  Soebadio  (1991),  naskah Jawa  mengandung  isi  sebagai  berikut  yaitu keagamaan,  kebahasaan,  filsafat,  mistik rahasia,  ajaran  dan  pendidikan  moral, mengenai peraturan dan pengalaman hukum, keturunan  dan  warga-warga  raja,  bangunan dan  arsitektur,  obat-obatan,  perbintangan, ramalan,  kesastraan,  sejarah,  dan  jenis-jenis lain  yang  tidak  tercakup  dalam  kategori- kategori  di  atas.  Gambar  1  menunjukkan contoh naskah Jawa karya KPH. Brontodiningrat.
Gambar 1. Naskah karya KPH. Brontodiningrat
Saat  ini  naskah  Jawa  banyak  yang tersimpan  di  museum  (Museum  Mpu Tantular,  Museum  Sonobudoyo,  Museum
Pura Pakualaman),
kraton (Kraton
Yogyakarta),  bahkan  ada  yang  disimpan secara pribadi. Salah satunya naskah Aksara Jawa  yang  disimpan  oleh  Bapak  R.  Agus Sudjatmoko  Surosudirdjo  yang  beralamat  di Surabaya.  Bapak  R.  Agus  Sudjatmoko Surosudirdjo  menyimpan  naksah  karya KPH.  Brontodiningrat  (Menantu  Sri  Sultan Hamengkubuwono  ke  VII)  yang  berisi Tembang  Macapat  tentang  Serangan  Umum di Yogyakarta tahun 1949.
Kondisi  naskah  tersebut  sebagian besar  dalam  kondisi  baik  meskipun  masih terdapat  beberapa  halaman  yang  robek  dan warna  kertas  mulai  memudar.  Hal  ini disebabkan karena umur kertas tersebut yang
sudah  puluhan  tahun  lebih  dan  bahan  kertas yang  kurang  baik.  Selain  itu  disebabkan karena perawatan yang kurang memadai.
Dengan mengingat betapa pentingnya upaya-upaya  penyelamatan,  pelestarian,  dan penyebarluasan  naskah-naskah  kuno,  maka penelitian  mengenai  upaya  digital  dan pengolahan  pada  hasil  digital  naskah, misalnya  segmentasi  pada  Aksara  Jawa. Segmentasi  adalah  pemisahan  suatu  objek secara  individu  dari background dan  diberi label  pada  tiap-tiap  segmen  atau  istilah  lain dapat  disebut  dengan full  segmentation (Adipranata,  2005).  Tujuan  segmentasi  ini adalah  memisahkan  antara  objek  yaitu Aksara  Jawa  dengan background agar  hasil dari  segmentasi  tersebut  mempermudah memahami  tulisan  Aksara  Jawa.  Penelitian ini  diharapkan  dapat  meningkatkan  minat generasi muda dalam melestarikan kebudayaan Jawa khususnya Aksara Jawa.
Penelitian  mengenai  Aksara  Jawa sudah  banyak  dilakukan.  Pada  umumnya adalah  mengenai  bagaimana  cara  mengenali Aksara Jawa pada tulisan tangan, sedangkan sebagian  kecil  lainnya  adalah  penelitian pada  bagian  dari  cara-cara  mengolah  data awal naskah sehingga siap diolah. Penelitian ini difokuskan hanya untuk membagi aksara pada  citra  tulisan  menjadi  karakter-karakter aksara yang dapat digunakan dalam pengenalan  Aksara  Jawa  pada  penelitian selanjutnya. Sedangkan data yang dipergunakan  dalam  penelitian  ini  adalah naskah  Aksara  Jawa  milik  Bapak  R.  Agus Sudjatmoko Surosudirdjo.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
a. Gambaran Umum Sistem

## Segmentasi
Penelitian  ini  diawali  dengan  proses akuisi  data.  Selanjutnya  dilakukan  proses preprocessing yang  terdiri  dari grayscale dan median filter . Setelah proses preprocessing , dilanjutkan  dengan  proses segmentasi  citra.  Proses  segmentasi  citra pada  penelitian  ini  menggunakan adaptive threshold .  Tahap  terakhir  yaitu  tahap pelabelan  aksara  yaitu  menggunakan dilasi dan connected component labeling .

## b. Proses Akuisi Data
Akuisi  data  adalah  tahap  awal  untuk mendapatkan citra digital. Tujuan dari akuisi data adalah mengambil data dari data analog naskah  tulisan  Aksara  Jawa  menjadi  citra tulisan  Aksara  Jawa  menggunakan scanner . Data yang telah diperoleh akan diolah untuk proses segmentasi citra tulisan Aksara Jawa. Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini
menggunakan  naskah  tulisan  Aksara  Jawa milik R. Agus Sudjatmoko Surosudirdjo.
c. Proses Preprocessing
Proses preprocessing diawali  dengan mengubah citra warna menjadi citra grayscale . Setelah proses grayscale , dilakukan  proses median  filter .  Proses median  filter dapat  mereduksi noise atau derau citra.
d. Proses Segmentasi
Hasil  dari  proses median  filter , dilanjutkan  dengan  proses  segmentasi. Segmentasi  citra  merupakan  salah  satu bagian  penting  dari  pemrosesan  citra  yang bertujuan  untuk  membagi  citra  menjadi beberapa region  yang  homogen  berdasarkan kriteria  tertentu.  Metode  segmentasi  yang diusulkan pada penelitian ini adalah threshoding .  Dalam  proses  ini  citra  akan berubah  menjadi  citra  biner  yaitu  citra  yang memiliki  dua  nilai  tingkat  keabuan  yaitu hitam dan putih. Secara matematis, threshold dapat  dituliskan  pada  persamaan (1).
𝑇ℎ𝑟𝑒𝑠(𝑖, 𝑗) = { 1 𝑖𝑓 𝑓(𝑖, 𝑗) ≥ 𝑇 0 𝑖𝑓 𝑓(𝑖, 𝑗) < 𝑇 } (1)
dengan thres(i,j) adalah  citra  biner  dari median  filter  f(i,j) ,  dan T menyatakan  nilai ambang threshold .  Nilai T memegang peranan  yang  sangat  penting  dalam  proses pengambangan.  Kualitas  hasil  citra  biner sangat  tergantung  pada  nilai T yang digunakan.
Peneltian  ini  menggunakan local adaptive  threshold .  Nilai  ambang threshold pada local adaptive threshold dapat dihitung menggunakan persamaan (2), (3), dan (4).
𝑇 = ∑ ∑ 𝑊𝑓(𝑖,𝑗) ∈ (𝑖,𝑗) 𝑁𝑊 − 𝑘 (2) 𝑇 = 𝑚𝑒𝑑𝑖𝑎𝑛{𝑓(𝑖, 𝑗), (𝑖, 𝑗) ∈ 𝑊} (3) 𝑇 = max {𝑓(𝑖,𝑗),(𝑖,𝑗)∈𝑊+min {𝑓(𝑖,𝑗),(𝑖,𝑗)∈𝑊 2 (4)
Dengan W menyatakan  blok  yang diproses, N W menyatakan  banyaknya  piksel pada  setiap  blok W dan k menyatakan konstanta  yang  dapat  ditentukan  secara bebas.  Bila k=0 ,  berarti  nilai  ambang  sama dengan nilai rata-rata setiap piksel pada blok yang  bersangkutan.  Persamaan  (2),  (3),  dan (4) berturut-turut menghitung nilai 𝑇 dengan menghitung  nilai  rata-rata  median  dan  rata- rata  nilai  maksimum  dan  minimum  dari piksel di dalam blok window .
e.
Proses Morfologi Matematika Hasil threshold yang  menghasilkan citra biner ,  selanjutnya  akan  dilakukan proses  morfologi  matematika  yaitu  proses dilasi . Dilasi merupakan proses penggabungan  titik-titik  latar  (0)  menjadi bagian dari objek (1) berdasarkan structuring  element  B yang  digunakan. Secara  matematis, dilasi dapat  dituliskan pada persamaan (5).
𝐴 ⊕ 𝐵 = {𝑥|(𝐵̂) 𝑥 ∩ 𝐴 ≠  } (5) Proses dilasi digunakan untuk memberi  efek  memperbesar  batas  objek yang  ada  sehingga  objek  terlihat  semakin besar  dan  lubang-lubang  yang  terdapat  di tengah objek akan tampak mengecil.
f. Proses Pelabelan Aksara
Setelah didapatkan hasil dilasi , dilanjutkan  dengan  proses  pelabelan  aksara. Proses  ini  digunakan  untuk  memberi  label yang  berbeda  pada  setiap  karakter  sehingga karakter  yang  satu  dengan  yang  lain  dapat dipisahkan berdasarkan label
yang dimilikinya. Proses pelabelan aksara menggunakan connected component labeling . Connected  component  labeling dilakukan dengan memeriksa suatu citra dan mengelompokkan  setiap pixel ke  dalam suatu  komponen  terhubung  menurut  aturan keterhubungan  (4,  8,  atau m - connectivity ). Setiap  komponen  terhubung  yang  saling tidak  terhubung  ( disjoin )  pada  suatu  citra akan diberi label berbeda.
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
a. Data Uji Coba Data  yang  digunakan  dalam  uji  coba penelitian ini adalah citra Aksara Jawa yang terdiri  dari  3  macam  naskah  Aksara  Jawa dimana  masing-masing  naskah  terdiri  atas 10  citra.  Tiap  naskah  merupakan  jenis  citra Aksara  Jawa  yang  berbeda.  Salah  satu diantaranya  adalah  naskah  karya  KPH. Brontodiningrat  dan  naskah  milik  R.  Agus Sudjatmoko  Surosudirdjo.  Citra  tersebut memiliki  berbagai  macam  model  tulisan Aksara Jawa yang berbeda.

## b. Evaluasi Hasil Uji Coba Perbandingan Metode
Evaluasi  terhadap  hasil  uji  coba perbandingan  metode  dibutuhkan  untuk mengetahui kualitas metode adaptive threshold dibandingkan  dengan  metode- metode  lainnya.  Berikut  ini  merupakan evaluasi hasil yang didapatkan dari perbandingan metode dengan metode global threshold ,  Niblack,  Sauvola,  dan  Bernsen. Evaluasi  dilakukan  terhadap  30  citra  uji,
yaitu  10  citra  DB_01,  10  citra  DB_02,  dan 10  citra  DB_03.  Tabel  (1)  menunjukkan bahwa secara umum kinerja metode adaptive threshold lebih unggul dibandingkan dengan metode global threshold , Niblack, Sauvola, dan Bernsen.
Tabel 1. Uji coba perbandingan metode
Dari  hasil  tabel  1  menunjukkan bahwa adaptive  threshold memiliki  nilai akurasi  optimal  yaitu  88.60%  dibandingkan dengan  metode  yang  lain.  Metode  ini memilih  nilai threshold berdasarkan  variasi intensitas  tiap lokal window  dimana  nilai threshold ditentukan  dari  setiap  piksel berdasarkan  nilai grayscalenya sendiri  dan nilai grayscale tetangga.  Metode global threshold tidak optimal digunakan pada citra ini  karena  pada global  threshold mimilih nilai threshold antara objek dan background . Metode Niblack, Sauvola, dan Bernsen tidak efektif  ketika background berupa  tekstur pencahayaan.
4. KESIMPULAN DAN SARAN
a. Kesimpulan Metode adaptive  threshold efektif digunakan  pada  citra  Aksara  Jawa  karena metode ini memilih nilai threshold berdasarkan  variasi  intensitas  tiap  lokal window dimana  nilai  akurasi  sebesar 88.60%.
b. Saran
Untuk pengembangan penelitian
selanjutnya diharapkan menggunakan segmentasi  garis  untuk  menentukan  area atau daerah yang menjadi objek citra Aksara Jawa.  Setelah  ditemukan  citra  Aksara  Jawa yang  tersegmentasi,  penelitian  selanjutnya yaitu mengenali citra Aksara Jawa tersebut.

## 5. REFERENSI
[1] Adipranata,  R.,  Handojo,  A.,  Prayogo,
I., dan Yuliana, O.Y. 2005. Perancangan  dan  Pembuatan  Aplikasi Segmentasi Gambar dengan Menggunakan  Metode  Morphological Watershed.  Surabaya:  Jurusan  Teknik Informatika Universitas Petra.
[2] Alwi,  H.  2005.  Kamus  Besar  Bahasa Indonesia,  Edisi  Ketiga,  Departemen Pendidikan  Nasional.  Jakarta:  Balai Pustaka.
[3] Arismadhani,  A.,  Yuhana,  U.L.,  dan Kuswardayan, I. 2013. Aplikasi Belajar Menulis  Aksara  Jawa  Menggunakan Android. Jurnal Teknik POMITS, vol. 2 pp. A-94 - A-98.

## Segmentasi Aksara Pada Tulisan Aksara Jawa Menggunakan Adaptive Threshold
[4] Baried,  S.B.  1994.  Pengantar  Teori
Filologi, Pusat Pembinaan dan Pengembangan Bahasa. Jakarta: Departemen Pendidikan dan Kebudayaan Jakarta. [5] Bernsen, J. 1986. Dynamic Thresholding  of  Gray-level  Images. Proceedings 8 th International Conference  on  Pattern  Recognition (ICPR), pp. 1251-1255.
[6] Daryanto,  S.S.  1999.  Kawruh  Basa Jawa Pepak. Surabaya: Apollo Lestari.
[7] Gonzalez,  R.C.,  Woods,  R.E.,  Eddins, S.L.  2004.  Digital  Image  Processing using  Matlab.  Pearson  Prentice-Hall, United  States  of  America:  Pearson Education, Inc.
[8] Himamunanto,  A.R.,  dan  Widiarti,
A.R.  2013.  Javanese  Character  Image
Segmentation  of  Document  Image  of Hamong Tani. Digital Heritage International Congress (DigitalHeritage), vol. 1 pp. 641-644. [9] Li,  M.,  Zheng,  X.,  Wan,  X.,  Luo,  H., Zhang, S., Tan, L. 2011. Segmentation of  Brain  Tissue  based  on  Connected Component  Labeling  and  Mathematic Morphology. International  Conference on Biomedical Engineering and Informatics  (BMEI),  vol.  4  pp.  482- 485.
[10] Mamatha,  H.R.,  dan  Srikantamurthy, K.  2012.  Morphological  Operations and Projection
Profiles based Segmentation  of  Handwritten  Kannada Document. International  Journal  of Applied  Information  Systems  (IJAIS). vol.  4  no.  5,  ISSN:  2249-0868,  pp.  13- 19.
[11] Niblack,  W.  1986.  An  Introduction  to Digital  Image  Processing.  Prentice Hall: Eaglewood Cliffs, pp. 115-116.
[12] Nugraha, G.S., dan Tofani, M.A. 2006. Buku  Pinter  Bahasa  Jawa.  Surabaya: Kartika.
[13] Parvati, K., Rao, B.S.P., dan Das M.M. 2008.  Image  Segmentation  Using Gray-Scale  Morphology  and  Marker- Controlled  Watershed  Transformation. Discrete  Dynamics  in  Nature  and Society, pp. 1-8.
[14] Santos, R.P., Clemente, G.S., Ren, T.I., dan  Calvalcanti,  G.D.C.  2009.  Text Line
Segmentation Based on Morphology dan Histogram Projection. 10th  International  Conference  on Document  Analysis  and  Recognition (ICDAR), pp. 651-655.
[15] Sauvola,  J.,  Pietikainen,  M.  2000. Adaptive Document Image Binariation. Pattern  Recognition vol. 33 pp. 225-236.
[16] Soebadio, H. 1991. Relevansi
Pernaskahan  dengan  Berbagai  Bidang Ilmu.  Penerbitan  Ilmiah  FS  UI, Universitas Indonesia, pp. 1-17.
[17] Vyavahare,  A.J.  2014.  Connected Component  based  Medical  Image Segmentation.  International  Journal  of Innovative  Research  in  Electrical, Electronics, Instrumentation and Control Engineering (IJIREEICE) , vol.
2  issue.  8,  ISSN  (Online)  2321-2004,
ISSN  (Print)  2321-5526,  hal.  1808- 1812.
[18] Widiarti,  A.R.,  Harjoko,  A.,  Marsono., dan Hartati, S. 2013. Line Segmentation  of  Javanese  Image  of Manuscripts in Javanese Scripts.
International  Journal  of  Engineering Innovation & Research, vol. 2, issue. 3,
ISSN: 2277-5668, pp. 239-244.
[19] Widiarti,  A.R.,  Harjoko,  A.,  Marsono., dan  Hartati,  S.  2014.  Implementasi Model Segmentasi Manuskrip Beraksara Jawa pada Manuskrip Berkasara  Batak. Seminar  Nasional Inovasi dan Teknologi Informasi
(SNITI), pp. 1-4.
Tabel 2. Hasil adaptive threshold dengan ukuran window w=3
No Nama File
Hasil
1  DB_01_01.jpg 2  DB_02_01.jpg 3  DB_03_01.jpg
Tabel 3. Hasil adaptive threshold dengan ukuran window w=15 No  Nama File
Hasil
1  DB_01_01.jpg
2  DB_02_01.jpg
3  DB_03_01.jpg
Tabel 4. Hasil adaptive threshold dengan ukuran window w=30 No  Nama File
Hasil
1  DB_01_01.jpg
2  DB_02_01.jpg
3  DB_03_01.jpg