## Analisis Teks Bahasa Indonesia Dan Inggris Dari Sebuah Citra Menggunakan Pengolahan Citra Digital
Arial 11
Akhmad Fadjeri 1) ; Atiq Rahmawati 2) ; Esa Restu Fadilah 3)
1)2)3) Teknik Infomatika, Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama kebumen
1) akhmadfadjeri@umnu.ac.id; 2) atiqrahmawati46@gmail.com; 3) esarestufadilah13@gmail.com

## ABSTRACT
The purpose of this research is to analyze Indonesian text and English text from images using digital image processing. The method used in this research is an experimental method such as:  literature  review  ,  identification  problems,  hypotheses,  analyzing  materials,  designing programs, conducting tests and drawing conclusions. The result of this research is to detect the text contained in the image. This research result a digital image processing program in text that is containing from an image that has text in it, using input or input in form of a character image. The image that will be recognized into text  with Tesseract OCR and output the text detected by the program.  This  program  can  show  the  level  of  accuracy  to  recognize  characters  and  words.  It conducted kind of testing on 8 images use several of text characters on it. In this case, the system can recognize characters on the text form, with an average accuracy 96% of the test data taken on  images  sourced  from  the  internet.  According  to  the  testing  results,  this  level  of  accuracy indicates that this application is quite accurate and efficient in identification the image of certain word or text character.
Keywords : Text, Image, Digital Image Processing

## I. PENDAHULUAN
Pada  era  dahulu  manusia  belum  bisa menulis  dengan  sempurna  karena  belum menggunakan  huruf  yang  seperti  sekarang, sehingga  butuh  waktu  untuk  dapat  bisa menerjemahkan  arti  dari  tulisan  tersebut. Menulis  merupakan  kegiatan  yang  sangat penting dan bisa memberikan banyak informasi yang didapat. Menulis adalah salah satu bentuk untuk  menyampaikan  suatu  kejadian  dimasa lampau  agar  dapat  diketahui  oleh  generasi penerus.  Dengan  berjalanya  waktu  manusia mulai mengenal simbol dan huruf untuk menulis dengan baik.
Manusia  berkomunikasi  dengan  Bahasa Indonesia,  Bahasa  Inggris  dan  berbagai bahasa yang mereka bisa dan bahasa daerah mereka  masing-masing.  Untuk  dapat  menulis manusia membutuhkan media sebagai sarana, dahulu  meraka  masih  menulis  di  media seadaanya  seperti  batu,  kulit  pohon,  dinding goa  dengan  mengunakan  alat  seadanya. Berkembangnya zaman, manusia mulai beralih dengan  teknologi  yang  ada  seperti  menulis mengunakan komputer.
Perkembangan  komputer  sebagai  media untuk  menulis  sangat  pesat.  Awal  mula  untuk menginput  teks  kedalam  sebuah  komputer, user melakukan  secara  manual  dengan mengetik  menggunakan  keyboard,  namun  kini terdapat  berbagai  metode  untuk  menginput teks  kedalam  komputer  salah  satunya text  to
text, user dalam hal ini hanya perlu memasukan gambar  yang  berisi  teks  agar  terdeteksi  pada komputer.
Selain  metode  input  teks  dengan  suara, saat ini muncul metode baru dimana user dapat menginput teks yang berasal dari gambar atau citra kedalam komputer. Program ini menggunakan  bahasa  pemrograman Phyton dengan menerapkan metode Image Processing dengan input berupa gambar yang didapat dari internet atau hasil foto kamera yang didalamnya terdapat  kata  atau  kalimat  bertuliskan  tangan, digital maupun hasil dari alat cetak.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Munantri dan  teman-teman  pada  tahun  2019  yang berjudul aplikasi  pengolahan citra digital untuk identifikasi  umur  pohon  memiliki  kesamaan pada pengertian citra dan proses grayscalling. Untuk memudahkan proses dipengolahan citra digital [1].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Pambudi dan  teman-teman  pada  tahun  2020  yang berjudul deteksi keaslian uang kertas berdasarkan  watermark  dengan  pengolahan citra  digital.  Kesamaannya  adalah  pada pengolahan  citra  yang  menggunakan  inputan gambar untuk dilakukan proses [2].

## II. TINJAUAN PUSTAKA
2.1  Citra
Citra adalah gambar yang di hasilkan dari hasil pengamatan. Menurut Hornby citra adalah
gambar  yang  terekam  kamera.  Citra  dapat diolah  kedalam  komputer  yang  kemudian disebut  sebagai  citra  digital.  Citra  digital disimpan  dalam  komputer  kedalam  sebuah angka-angka  atau  yang  menunjukkan  besar intensitas pada masing-masing pixel [1].
Citra  bisa  diartikan  sebagai  ilustrasi  pada suatu  objek  yang  sedang  diteliti  sebagai  hasil rekaman  menggunakan  alat  pemantauan seperti  kamera.  Citra  dapat  disimpulkan gambar  yang  dihasilkan  lalu  dioalah  didalam komputer [3].

## 2.2  Pengolahan Citra
Pengolahan  citra  adalah  metode  yang digunakan untuk memperbesar kualitas sebuah citra  didalam  komputer.  Metode  ini  bertujuan untuk mengolah citra diubah dengan input citra dan menghasilkan output citra sesuai keinginan.  Pengolahan  citra  di  digolongkan menjadi 3 yaitu citra warna, citra biner dan citra grayscale /hitam putih [4].
Pengolahan citra terbagi 2 tahap yaitu citra digital  dan  citra  analog.  Citra  digital  diolah didalam  komputer,  sedangkan  citra  analog digunakan untuk pengopian dalam bentuk print out [5] .

## 2.3  Citra RGB
Citra RGB merupakan warna aditif dengan deskripsi  partikel  warna  merah,  hijau  dan  biru yang  ditambahkan  secara  bersama  untuk mengasilkan  sebuah  warna-warna  [6].  Citra RGB  representasikan  kedalam  layer  televisi dengan sebuah pixel , jika semakin banyak pixel yang  terkandung  maka  gambar  akan  semakin jernih untuk dilihat [7].

## 2.4  Citra Grayscale
Citra grayscale adalah citra yang mempunya  satu  warna  yaitu  keabuan.  Citra grayscale  berasal  citra  warna/RGB  yang  di proses  pada Color  Space sehingga  berubah warna menjadi keabuan. Perubahan citra RGB ke Grayscale adalah  untuk  menyamarkan informasi warna pada saat pemrosesan elemen citra. Proses warna abu-abu adalah satu warna yang terdapat pada komposisi warna RGB [8].

## 2.5  OCR (Optical Character Recognition)
OCR atau pengenalan karakter optik ialah sebuah  sistem  didalam  komputer  dimana sistem  dapat  mengartikan,  mengolah  teks dengan  membaca  karakter  dari  sebuah  citra yang berasal dari alat cetak atau tulisan tangan pada  format  teks  yang  bisa  dibaca  oleh komputer [9].

## III.  METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  menggunakan  teknik eksperimen.  Teknik  ini  digunakan  untuk pengujian pada sebuah citra terhadap citra lain untuk  pengujian  bagaimana  hubungan  sebab akibat antara citra satu dengan lainnya [2].
Dalam pelaksanaan perancangan program,  tahap  yang  dilaksakan  penelitian  ini dapat dilihat dari bagan berikut.

## Gambar 1. Tahap Penelitian
Penjelasan  dari  Gambar  1  tahapan  penelitian ada 6 proses sebagai berikut:
a.  Pengumpulan referensi dan data
Sebelum melaksanakan penelitian terlebih dahulu  peneliti  mengumpulkan  referensi  atau data  baik  berupa jurnal penelitian  sebelumnya serta referensi lain yang bersumber dari internet maupun  dari  pembimbing.  Setelah  referensi terkumpul yang relevan dengan topik yang akan di  bahas  pada  penelitian,  peneliti  kemudian mempelajari  ketertarikan  bahan  serta  metode metode  yang  di  pakai  pana  penelitian sebelumnya.
b.  Merumuskan masalah
Untuk lebih memfokuskan topik penelitian, peneliti  kemudian  membuat  rumusan  masalah dalam  hal  ini  berkesesuain  dengan  topik  yang akan  di  bahas  yakni  bagaimana  mengolah sebuah  gambar  yang  diambil  dari  internet ataupun  hasil  foto  kemera  yang  didalamnya terdapat sebuah teks, kemudian mengubahnya menjadi teks melalui sebuah program, dengan memanfaatkan metode pengolahan citra digital.
c.  Analisis bahan
Sebelum membuat sebuah program peneliti mengumpulakan bahan citra yang akan diinput  dan dijadikan bahan penelitian, peneliti mengambil  bahan  citra  yang  bersumber  dari internet dan  kamera ponsel. Kemudian mengolahnya agar nantinya dapat diterima oleh program.
Menggunakan bahasa pemrograman python, peneliti kemudian mempelajari program yang  berkesuaian  dengan  topik  dengan mengistal fungsi-fungsi serta membuat sebuah sintaks codingnya.
d.  Merancang program
Pada  tahap  ini  peneliti  membuat  sebuah program  menggunakan  bahasa  pemrograman python,  serta  menginstal  fungsi-fungsi  yang  di perlukan.  Beberapa  sintaks  coding  yang  di pakai  memiliki fungsi keterikatan  dengan  topik penelitian. Sebagai gambaran untuk mengidentifikasi  teks  yang  terdapat  pada  citra peneliti  menggunakan  model  tesseract  OCR
(Optical Character
Recognition) dan menambahkan  sintaksnya  kedalam  bahasa pemrograman python [10].
Untuk  lebih  memahami  alur  program berikut  peneliti  paparkan  kedalam  diagram flowchart  alur  sistem  dalam  perancangan program pengolahan citra digital untuk mengidentifikasi teks.

## Gambar 2. Flowchart
Penjelasan  dari  flowchart  pada  Gambar  2 sebagai berikut :
a)  Langkah  pertama  adalah  input  citra kedalam  forlder  direktori  kerja  serta memanggilnya  dengan  sintaks  coding  di program  yang  sudah  di  buat  di  dalam komputer.
b)  Langkah berikutnya adalah pengolah citra,
kita bisa pastikan citra yang kita input telah dapat di identifikasi oleh program.
c)  Kemudian  proses  pengolahan  citra  di lakukan di dalam program adalah mengubah  warna  asli  dari  yang  semula RGB menjadi grayscale. Tujuannya mengurangi  informasi  yang  tidak  di perlukan pada citra yang di identifikasi.
d)  Program pada nantinya memindai informasi  yang  di  dapat  pada  citra  serta memilih mana yang di butuhkan.
e)  Selanjutnya adalah program akan mengidentifikasi teks yang ada pada citra, Dengan  cara  memindai  karakter  yang terdapat di dalam citra yang di uji.
f) Program  memindai  dan  di  temukan  atau tidak temukan teks pada citra.
g)  Hasil menjalankan program, menampilkan citra  graycsale  yang  sebagai  indikator pengolahan  citra  digital  berhasil  berjalan pada program.
h)  Bila di identifikasi terdapat teks dalam citra langkah selanjutnya program akan mengubahnya  kedalam  output  teks  yang dapat diolah oleh komputer. e.  Pengujian Setelah program di buat serta memasukkan bahan dalam hal ini citra kedalam file kerja  proram  langakah  yang  utama  adalah pengujian.  Pada  tahap  ini  merupakan  inti diamana menetukan berhasil tidaknya penelitian. Objek yang diidentifikasi berupa citra yang  terdapat  teks  di  dalamnya  kemudian program mengolahnya menjadi teks
f. Penarikan kesimpulan
Program  dapat  dikatakan  berhasil  tatkala tahap  tahap  yang  telah  di  rancang,  di  buat, serta  dilakukan  sebelumnya  berjalan  dan menghasilkan output yang sesuia dengan yang diharapkan.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Proses Grayscale
Setelah input citra asli langkah selanjutnya agar lebih dalam mendeteksi sebuah teks citra asli  menjadi grayscale seperti pada Gambar 3 dan Gambar 4.

## Gambar 3. Contoh Teks Bahasa Inggris

## Gambar 4. Contoh Teks Bahasa Indonesia
Hasil  dari  program  ini  adalah  untuk mendeteksi  teks  yang  terdapat  pada  gambar kemudian  mengolahnya  menjadi  teks.  Peneliti menggunakan  citra  yang  diperoleh  dari  hasil searching di internet serta hasil foto kamera. Citra yang digunakan pada penelitian yaitu ada teks Bahasa Inggris dan Bahasa Indonesia.
(1)                                (2)
(3)                                (4)
(5)                               (6)
(7)                               (8)

## Gambar 5. Citra yang digunakan
Gambar  5  diatas  berisi  sampel  citra  asli yang digunakan pada penelitian ini, terdiri dari 4  citra  Bahasa  Inggris  dan  4  citra  Bahasa Indonesia.

## 4.2  Hasil Pengujian Perbandingan Teks
Untuk menghitungnya masih sama setelah output dari program keluar penelitian menggunakan  perhitungan  manual  di  excel menghitung jumlah katanya.
Pencarian jumlah kata yang terdapat pada citra  penelitian  menggunakan  perhitungan manual  dengan  excel,  dengan  menggunakan rumus  pendekatan  umum  untuk  menghitung jumlah kata pada sel excel seperti pada rumus (1).
JK=IF(LEN(TRIM(Q))=0,0,LEN(TRIM(Q))- LEN(SUBSTITUTE(Q," ",""))+1) (1) Keterangan: JK = Jumlah kata IF = Untuk membuat perbandingan logis antara nilai denga perkiraan LEN =  Untuk  menghitung  jumlah karakter dalam teks TRIM =  Untuk  menghapus  karakter spasi  dari  teks  kecuali  spasi tunggal di antra kata Q = Teks yang di identifikasi SUBTITUTE   =  Untuk  membuang  karakter spasi dari teks
Sementara  untuk  menghitung  persentase keberhasilan program dalam memindai teks di dapat juga dari rumus (2).
𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑒𝑟𝑑𝑒𝑡𝑒𝑘𝑠𝑖 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 𝑥100% (2)
Hasil  perhitungan  jumlah  kata  antara  jumlah kata  awal  yang  dihitung  menggunakan  Excel dibandingkan  dengan  yang  terdeksi  di  sistem diperlihatkan pada Tabel 1.

## Tabel 1. Hasil Pengujian
No Jumlah Kata Awal Jumlah Kata Terdeteksi Presentase 1. 19 19 100% 2. 93 82 88% 3. 36 36 100% 4. 20 20 100% 5. 15 15 100% 6. 33 33 100% 7. 7 6 85% 8. 3 3 100% Rata -rata 225 26,875 96,625%
Berdasarkan Tabel 1, prosentase keberhasilan mencapai 96,625%.

## V.  PENUTUP
Dari  hasil  penelitian  dan  pembahasan diatas maka kesimpulannya sebagai berikut : 1.  Hasil  penelitian  program  ini  adalah pengolahan  citra  digital  menggunakan inputan berupa gambar citra yang didalamnya terdapar karakter teks kemudian mengidentifikasinya serta menjadikan output berupa teks yang dapat langsung diolah oleh komputer.
2.  Program  ini  dibuat  dengan  menggunakan bahasa  pemrograman  python.  Dalam  hal ini  menggunakan  modul  tesseract  untuk mengenali  kata  atau  teks  pada  citra inputan.
3.  Program  ini  menghasilkan  keakurasian ketepatan  sebesar  96%  dari  8  citra  yang menjadi sampel. Dalam hal ini sistem dapat mengenali  karakter  teks  yang  terdapat pada citra dengan akurasi rata rata sebesar 100%  yang  bersumber  dari  internet.  Hasil pengujian tingkat keakuratan
ini
menunjukkan  bahwa  program  ini  cukup akurat  dan  efisien  dalam  mengenali  citra karakter teks.
4.  Modul
tesseract pada bahasa pemrograman python mampu
mengidentifikasi teks yang terpat pada citra serta  mengubahnya  kedalam  bentuk  teks yang dapat lansung diolah oleh komputer, namun tidak semua citra mampu mencapa 100% identifikasi oleh program.
5.  Terdapat kata pada citra yang tidak mampu di  identifikasi  oleh  program  sehingga output  teks  yang  di  hasilkan  pun  kurang sesuai.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  N. Z. Munantri, H. Sofyan, Mangaras Yanu Florestiyanto, “Aplikasi  Pengolahan  Citra Digital  Untuk  Identifikasi  Umur  Pohon ,”  J. T.  Informatika,  vol.  16,  no.  2,  pp.  97 –104, 2019.
[2]  A.  R.  Pambudi  et  al. ,  “Deteksi  keaslian uang kertas berdasarkan watermark dengan  pengolahan  citra  digital,”  Jurnal Informatika Polinema, pp. 69 –74, 2020.
[3] A.  R.  Pratama,  “Klasifikasi  Daging  Sapi Berdasarkan  Ciri  Warna  Dengan  Metode Otsu dan Euclidean Distance,” Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi,  vol. 5, no. 1, pp. 26 –32, 2020.
[4]  N.  F.  Arini,  A.  Ubaidillah,  K.  A.  Wibisono, and  M.  Ulum ,  “Identifikasi  Embrio  dalam
Telur Berbasis Image Processing,” ELKOM,  vol.  1814,  pp.  11 –19,  2020,  doi: 10.32528/elkom.v2i1.3137.
[5]  A.  Fadjeri,  B.  A.  Saputra,  D.  Kusuma,  A. Ariyanto,  and  L.  Kurniatin,  “Karakteristik Morfologi  Tanaman  Selada  Menggunakan Pe ngolahan  Citra  Digital,”  Jurnal  Ilmiah Sinus, Vol. 20, No. 2, pp. 1 –12, 2022.
[6]  A.  Fadjeri,  A.  Setyanto,  and  M.  P. Kurniawan,  “Pengolahan  Citra  Digital Untuk Menghitung Ekstrasi Ciri Greenbean Kopi  Robusta  Dan  Arabika  (Studi  Kasus: Kopi  Temanggung),”  J.  Teknol.  Inf.  dan Komun., vol. 8, no. 1, pp. 8 –13, 2020, doi: 10.30646/tikomsin.v8i1.462.
[7] Ashari, N. Latif, and A. Astuti, “Pengolahan Citra Digital Untuk Menentukan Bobot Sapi Menggunakan Metode Canny Edge
Detection,” J. Ilm. Ilmu Komput., vol. 5, no. 1, pp. 1 –6, 2019, doi: 10.35329/jiik.v5i1.24.
[8]  Y.  N.  Nabuasa ,  “Pengolahan  Citra  Digital
Perbandingan Metode Histogram
Equalization  Dan  Spesification  Pada  Citra Abu-Abu ,” J-ICON, vol. 7, no. 1, pp. 87–95, 2019.
[9]  M.  M.  Effendi,  A.  Y.  Permana,  and  I. Nawangsih,  “Penerapan  Metode  Ekstrasi Image  Ke  Text  Dengan  Optical  Character Recognition ,” no. November, pp. 496–502, 2019, doi: 10.30998/simponi.v0i0.484.
[10] A.  Ramadhani,  A.  Shalludin  "Rancang Bangun  Aplikasi  Pengarsipan  Dokumen Menggunakan
Optical Character Recognition  Pada  Badan  Kepegawaian Dan Pengembangan Sumber Daya
Manusia  Kabupaten  Kapuas  Berbasis Visual",  Jurnal  Sains  Komputer  dan Teknologi Informasi, Vol. 3, No. 1, pp. 76 – 82, 2020.
[11] I  K.  Setia  Buana, “Implementasi  Aplikasi Speech  to  Text  untuk  Memudahkan Wartawan  Mencatat  Wawancara  dengan Python,” Jurnal  Sistem  Dan  Informatika (JSI),  14(2), pp.  135 –142,  2020,  doi: 10.30864/jsi.v14i2.293.