p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Dataset Kata Jawi untuk Sistem Pengenalan Tulisan Tangan Jawi Kuno
Baihaqi 1,2 , Fitri Arnia 3 , Rusdha Muharar 4
1 Program Doktor Ilmu Teknik, Program Pascasarjana, Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh 23111, Indonesia 2 Jurusan Teknik Komputer, Fakultas Teknik, Universitas Serambi Mekkah, Banda Aceh 23245, Indonesia
3,4 Jurusan Teknik Elektro dan Komputer, Fakultas Teknik, Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh 23111, Indonesia
* Koresponden email : f.arnia@unsyiah.ac.id Diterima: 29 Juni 2022 Disetujui: 20 Juli 2022

## Abstract
Indonesia has many historical and cultural heritages in the form of ancient documents written in Arabic, Malay, or Jawi. There are six additional letters in Jawi, namely ca, nya, nga, pa, ga, and va to form Jawi’s vocabulary. This ancient Jawi document has suffered many quality degradations such as uneven lighting, varying  contrast,  blurred  ink  and  writing,  black  spots,  smudges,  and  several  other  glitches.  Research  on handwritten  word  recognition  systems  has  been  done  extensively  for  Arabic  scripts  and  various  other writings.  Most  of  the  previous  research  focused  on  character  level,  word  level,  and  document  level. However, it still uses publicly available datasets such as IFN/ENIT, CVL dataset, IAM, and several other datasets with similar characteristics. Meanwhile, the Jawi dataset at the word level is still not available at this time. Therefore, this study examines the handwriting recognition system at the word level. The purpose of this study is to propose a new dataset (word Jawi dataset). It is hoped that this new dataset can become a more representative dataset. The process of creating a new dataset is carried out using a manual and semi- automatic  approach.  Furthermore,  the  document  said  Jawi  will  determine  the  Ground  Truth  (GT).  This research produces a special dataset of words Jawi as many as 2,310 words. Keywords: ancient jawi documents, word jawi dataset, ground truth (GT), semi-automatic, handwritten recognition system

## Abstrak
Indonesia  memiliki  banyak  peninggalan  sejarah  dan  budaya  berupa  dokumen  kuno  yang  ditulis  dalam bahasa Arab Melayu atau Jawi. Ada enam huruf tambahan dalam Jawi yaitu ca , nya , nga , pa , ga dan va sebagai pembentuk kosa kata Jawi. Dokumen Jawi kuno ini telah mengalami banyak penurunan kualitas seperti pencahayaan yang tidak merata, kontras yang bervariasi, tinta dan tulisan yang kabur, bercak hitam, noda,  dan  beberapa  gangguan  lainnya.  Penelitian  tentang  sistem  pengenalan  kata  tulisan  tangan  telah dilakukan  secara  ekstensif  untuk  tulisan  Arab  dan  berbagai  tulisan  lainnya.  Sebagian  besar  penelitian terdahulu fokus pada level karakter, level kata dan dokumen. Namun, masih menggunakan dataset yang tersedia  secara  publik  seperti  IFN/ENIT,  CVL  dataset,  IAM  dan  beberapa  jenis  dataset  lainnya  yang memiliki karakteristik yang mirip. Sedangkan untuk dataset Jawi pada level kata masih belum tersedia saat ini.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  mengkaji  tentang  sistem  pengenalan  tulisan  tangan  pada  level  kata. Tujuan dari penelitian ini mengusulkan dataset baru yaitu ( word jawi dataset). Diharapkan dataset baru ini dapat  menjadi  dataset  yang  lebih  representatif.  Proses  meng create dataset  baru  ini  dilakukan  dengan pendekatan  manual  dan  semi  otomatis.  Selanjutnya  dokumen  kata  Jawi  ini  akan  dilakukan  penentuan Ground Truth (GT). Penelitian ini menghasilkan dataset khusus word Jawi sebanyak 2.310 kata. Kata Kunci: dokumen jawi kuno, word jawi dataset, ground truth (gt), semi otomatis, sistem  pengenalan tulisan tangan ( handwriting word recognition)

## 1. Pendahuluan
Indonesia merupakan salah satu negara di Asia Tenggara dan memiliki berbagai kekayaan budaya dan adat istiadat. Salah satu kekayaan budaya dan  adat istiadat berupa peninggalan sejarah. Peninggalan sejarah  tersebut  dapat  berupa  benda,  cagar  budaya,  dan  sebagainya.  Aceh  merupakan  salah  satu  daerah paling  ujung  Indonesia  yang  terkenal  dengan  budaya  dan  adat  istiadatnya,  termasuk  peninggalan sejarahnya. Peninggalan sejarah Aceh dapat berupa dokumen-dokumen kuno yang berisi ilmu agama, puisi atau syair, sejarah dan berbagai ilmu lainnya. Dokumen tersebut ditulis dalam bahasa Arab atau huruf Arab. Huruf Arab tersebut dituliskan dalam bahasa Melayu atau disebut dengan tulisan Jawi. Aksara Arab Melayu
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
atau  Aksara  Jawi,  bersama  dengan  Farsi  dan  Urdu,  adalah  salah  satu  bahasa  yang  ditulis  dengan menggunakan karakter Arab. Penelitian yang dilakukan oleh Saddami [1] tentang printed karakter Jawi ada beberapa karakter tambahan dalam abjad Arab-Melayu atau Jawi yaitu ca , nya , nga , pa , ga , dan va . Ada empat tahapan utama dalam sistem pengenalan kata tulisan tangan Arabic dan jawi yaitu pre- processing ,  segmentasi,  ekstraksi  fitur  dan  klasifikasi  seperti  yang  ditunjukkan  oleh  Lamtougui  [2]. Tahapan awal dalam penelitian sistem pengenalan tulisan tangan Jawi adalah pre-prosessing . Tahapan pre- processing dilakukan untuk membersihkan citra dokumen sehingga menghasilkan sebuah citra yang bebas noise atau gangguan. Tahapan segmentasi terdiri dari segmentasi teks menjadi subunit, seperti baris, kata atau  karakter.  Tahapan  ini  merupakan  tahapan  penting  yang  akan  berdampak  pada  sistem  pengenalan. Segmentasi dapat terbagi ke dalam beberapa jenis [3]. Segmentasi halaman ke dalam baris dimana secara umum file paragraf terdiri dari beberapa baris [4]. Selanjutnya adalah segmentasi baris menjadi kata per kata  yang  tergantung  pada  jarak  antar  kata  atau  spasi.  Dalam  hal  ini  terdapat  juga  karakter  yang  tidak terhubung ke dalam kata sehingga digolongkan ke dalam sub kata [5].
Tahapan  penting  lainnya  dalam  sistem  pengenalan  kata  tulisan  tangan  adalah  ekstraksi  fitur. Ekstraksi fitur yaitu proses pengambilan informasi dari gambar kata atau karakter yang mewakili isi dari teks.  Fitur  tersebut  bisa  berupa  piksel,  data  atau  bentuk  dari  kata.  Fitur  ini  akan  digunakan  untuk membangun  model  pada  tahapan  klasifikasi  [6].  Tahapan  terakhir  dari  sistem  pengenalan  ini  adalah klasifikasi.  Tahapan  klasifikasi  digunakan  untuk  memberikan  atau  menetapkan  label  kelas  pada  setiap dataset yang digunakan. Penelitian tentang sistem pengenalan tulisan tangan sudah sangat banyak dilakukan oleh para peneliti dunia. Penelitian tersebut dilakukan terhadap berbagai bentuk tulisan tangan, diantaranya bahasa Inggris, China atau Jepang, India dan Arab. Sistem pengenalan tulisan tangan dengan karakter yang mirip  dengan  bahasa  Arab  adalah  Urdu  dan  Farsi.  Penelitian  tentang  pengenalan  tulisan  tangan  Jawi semakin  berkembang,  misalnya,  Zulcaffle  [7],  dan  Diah  [8].  Selanjutnya,  Saddami  [1]  melakukan pengembangan terhadap database karakter Jawi untuk dapat digunakan oleh para peneliti di masa yang akan datang.
Penelitian yang berkaitan dengan sistem pengenalan tulisan tangan semakin berkembang pesat saat ini seperti yang telah diuraikan sebelumnya. Penelitian-penelitian tersebut bergerak dari sistem pengenalan pada level karakter huruf, level sub-kata, kata atau bahkan dokumen secara keseluruhan. Oleh karena itu, penelitian pada level kata masih sangat perlu untuk dilakukan dan dikembangkan ke depannya. Sulaiman [9] pada Tahun 2020 melanjutkan penelitian untuk sistem pengenalan tulisan tangan Arab pada level kata ( word recognition ). Penelitian ini mengusulkan model deep learning baru dengan menerapkan Long Short- Term Memory (LSTM) pada level karakter ( character level ) dan CNN pada level kata ( word level ). Ada lima dataset publik yang digunakan untuk ekperimen pada penelitian ini yaitu IFN/ENIT versi 1, IFN/ENIT versi 2, CVL, IAM dan Alexue dataset. Kelima dataset tersebut terdiri dari tiga jenis bahasa yaitu Inggris, Jerman dan Arab. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kinerja metode yang diusulkan memiliki kinerja yang lebih baik untuk dataset bahasa Inggris dan Jerman dibandingkan dengan dataset bahasa Arab yang digunakan. Hal ini disebabkan oleh kompleksitas penulisan dari bahasa Arab yang berbeda dengan bahasa Inggris dan Jerman yaitu saling terhubung antara satu dengan yang lainnya.
Berdasarkan  beberapa  latar  belakang  dan  studi  literatur  tersebut,  maka  penelitian  untuk  sistem pengenalan tulisan tangan Jawi ini memiliki tantangan yaitu adanya penambahan enam buah karakter atau huruf yang akan membentuk kosakata jawi ( ca , nya , nga , pa , ga dan va ). Oleh karena itu, penelitian ini akan berfokus pada sistem pengenalan kata tulisan tangan untuk dokumen Jawi kuno. Tahapan awal adalah menyiapkan dataset word Jawi. Hal ini dikarenakan saat ini belum ada dataset khusus untuk word jawi yang dapat digunakan oleh para peneliti dalam melakukan penelitian. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan dataset baru yaitu dataset khusus kata Jawi atau word Jawi. Dataset khusus ini dapat digunakan  untuk  penelitian  selanjutnya  dalam  bidang  sistem  pengenalan  tulisan  tangan  Jawi  ( Jawi Handwritten Word Recognition ).

## 2. Metode Penelitian

## Tempat dan Waktu Penelitian
Penelitian  ini  dimulai  dengan  tahapan  awal  yaitu  studi  literatur  terhadap  penelitian  terkait. Penelitian ini akan dilaksanakan di laboratorium Grup Penelitian Multimedia dan Pengolahan Sinyal pada jurusan Teknik Elektro dan Komputer Universitas Syiah Kuala Banda Aceh. Penelitian ini dilakukan sejak bulan Januari sampai dengan bulan Juni Tahun 2022. Objek penelitian berupa dokumen jawi kuno seperti terlihat pada Gambar 1 .
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Gambar 1. Citra warna dokumen Jawi kuno Sumber:  [10]
Selanjutnya  melakukan  pengumpulan  data  berupa  data  citra  dokumen  Jawi  kuno  seperti  pada Gambar 1 . Citra dokumen Jawi kuno tersebut dikumpulkan dari Museum Aceh dan Pusat Dokumentasi dan  Informasi  Aceh  (PDIA).  Dokumen  tersebut  di- capture menggunakan  kamera,  kemudian  disimpan dalam memori komputer dengan memberikan nama, label atau inisialisasi untuk tiap-tiap file dokumen. Proses pengumpulan dokumen Jawi ini memiliki tugas yang spesifik disebabkan oleh karakteristik yang dimiliki  oleh dokumen  Jawi  kuno. Beberapa  hal  penting yang harus  diperhatikan pada  tahapan  ini adalah jaminan kualitas gambar atau citra yang dimiliki oleh dokumen tersebut. Selanjutnya ukuran dan format  citra  yang  akan  digunakan  juga  menjadi  hal  penting  lainnya  yang  harus  diperhatikan.  Tahapan selanjutnya setelah semua dokumen telah berhasil dikumpulkan adalah penentuan Ground Truth (GT) dari dokumen  Jawi  kuno  tersebut. Ground  Truth (GT)  dokumen  adalah  referensi  kumpulan  data  yang  berisi informasi yang benar atau nilai kebenaran dari dataset kata Jawi yang telah dihasilkan. Ground Truth (GT) ini  akan  digunakan  sebagai  pembanding  untuk  mengukur  nilai  kebenaran  yang  dihasilkan.  Proses penentuan Ground Truth (GT) ini dilakukan secara manual dengan bantuan dari penglihatan mata manusia (ahli) yang dapat membaca dengan baik terhadap dokumen Jawi tersebut. Namun demikian, ada juga proses penentuan Ground Truth (GT) yang dilakukan dengan pendekatan semi otomatis. Beberapa  contoh tools  ground  truthing dan benchmarking adalah  Pink Panther  sebagai  alat  untuk membuat file kebenaran  dasar  dari  segmentasi  dan  algoritma  segmentasi  halaman benchmarking [11]. Aletheia9 dapat digunakan untuk membubuhi keterangan konten tekstual pada gambar, GEDI10 sebagai lingkungan  kebenaran  dasar  untuk  gambar  dokumen. LabelMe11 adalah  tools  anotasi  terbuka  untuk memberi  label  objek  pada  gambar, PixLabeler menawarkan  antarmuka  untuk  tingkat  piksel  pelabelan elemen dalam gambar dokumen [12] . Konstruksi Ground Truth (GT) Konstruksi  data Ground  Truth (GT)  merupakan  bagian  penting  dalam  penelitian  ini.  Pengukuran kuantitatif dan evaluasi penelitian akan dapat dilakukan jika nilai kebenaran atau Ground Truth (GT) ini tersedia. Ada dua pendekatan yang dapat digunakan dalam proses penentuan Ground Truth (GT) ini yaitu pendekatan manual dan pendekatan semi otomatis. Tidak ada pendekatan yang sepenuhnya otomatis dalam penentuan Ground Truth (GT) ini [13].

## Pendekatan Manual
Gambar  dokumen  secara  alami  merupakan  objek  visual.  Sebagian  besar  metode  atau  pendekatan yang diterapkan terhadap dokumen gambar dimaksudkan untuk meniru kemampuan penglihatan manusia dalam  melakukan  segmentasi,  mengasosiasi,  mengenali  dan  menginterpretasikan  seluruh  bagian  atau komponen pada dokumen tersebut. Itulah sebabnya menurut definisi, mengevaluasi kinerja dari pendekatan penelitian ini berarti membandingkan hasil dengan hasil penglihatan manusia. Data kebenaran dasar yang mewakili kebenaran dari penglihatan manusia kemudian harus dilakukan secara manual oleh manusia itu sendiri.  Dalam  tugas  pengenalan  teks,  dengan  pendekatan  manual,  pekerjaan  yang  melelahkan  harus dilakukan terlebih dahulu untuk melacak segmen baris teks secara manual atau mungkin ke tingkat segmen kata atau karakter yang lebih dalam dan kemudian membuat anotasi dan menyalin gambar segmen ke dalam format teks yang terkait.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Proses  penentuan Ground  Truth (GT)  dokumen  secara  manual  sangat  membutuhkan  waktu  yang lama  dalam  prosesnya  [14].  Proses ground  truthing manual  pasti  dapat  dilakukan  lebih  cepat  dengan melibatkan lebih banyak orang sebagai ahli dalam penentuan nilai kebenaran, dengan catatan bahwa orang- orang  tersebut  memenuhi  syarat  atau  ahli  dalam  proses  pembacaan  dokumen  Jawi  tersebut.  Saat  ini, sebagian  besar  proses ground  truthing tidak  dilakukan  secara  manual  lagi.  Setidaknya  sudah  dibantu beberapa  alat  atau tools untuk  mempercepat  prosesnya,  padahal  alat  itu  tidak  memberikan  keputusan tentang kebenaran data yang sedang di- ground-trued [15].

## Pendekatan Semi Otomatis
Pendekatan semi otomatis mengusulkan cara yang lebih cepat untuk membuat data kebenaran dasar dengan  menggunakan  beberapa  alat  atau  metode  otomatis  yang  memberikan  keputusan  awal  tentang kebenaran  data  yang  di- ground -kan.  Pendekatan  otomatis  dapat  diterapkan  di  langkah  awal  atau  dapat disisipkan  pada  langkah  tengah  proses ground  truthing .  Misalnya,  untuk  sistem  OCR  dengan  data transkripsi  yang  tidak  atau  kurang  tersedia,  kerangka  kerja  anyOCR  [14]  dan  OCRoRACT  [15] mengusulkan pendekatan untuk meminimalkan kebutuhan seorang ahli bahasa untuk menyalin dokumen secara  manual.  Kebenaran  dasar  semi  benar  dari unicode untuk cluster karakter  diidentifikasi  oleh  ahli bahasa setelah menggunakan pendekatan semi otomatis untuk segmentasi baris teks dan karakter.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## Rancangan Penelitian
Rancangan  dalam  melakukan  penelitian  ini  dimulai  dengan  proses  pengumpulan  citra  dokumen Jawi  kuno.  Dokumen  yang  telah  dikumpulkan  tersebut  akan  digunakan  untuk  proses  selanjutnya  yaitu proses cropping (pemecahan) citra dari dokumen utuh menjadi bagian-bagian kecil dokumen sesuai dengan kata per kata. Langkah selanjutnya adalah penentuan Ground Truth (GT) yaitu penentuan nilai kebenran dari dokumen Jawi yang telah dihasilkan.

## Mulai
Pengumpulan Data Dokumen Jawi Kuno Museum dan Pusat Dokumentasi dan Informasi Aceh (PDIA) Citra Grayscale Dokumen Jawi Kuno Binerisasi Citra Dokumen Jawi Kuno Cropping Citra Dokumen Jawi Kuno ke Dalam Bentuk Kata per Kata Penentuan Ground Truth (GT) Nilai Kebenaran GT Citra Hasil Ground Truth (GT ) Pemberian Label Citra Hasil GT Hasil Dataset Kata Jawi Recal l dan Precision F-Measure Selesai Ya Tidak
Gambar 2. Diagram Alir Rancangan Penelitian
Sumber: [13]

## Proses Cropping Citra Dokumen Jawi Kuno
Tahapan selanjutnya setelah proses pengumpulan data selesai dilakukan adalah proses  binarisasi citra dari citra grayscale menjadi citra biner [16]. Setelah citra biner dihasilkan, maka proses selanjutnya adalah melakukan proses cropping citra ke dalam bentuk kata per kata.
(a)                                                             (b)
Gambar 3. (a) citra grayscale dan (b) citra hasil binarisasi Sumber: [10]

## Mulai
Citra Dokumen Jawi Kuno Utuh
(Halaman)
Cropping Citra Dokumen Jawi
Kuno Utuh Ke Dalam Bentuk Kata Per Kata
Cropping Citra Dokumen Jawi Kuno ke Dalam Bentuk Kata per Kata Penentuan Batas/ Spasi Antar Kata Pemberian Label Citra Hasil Cropping Simpan Citra Hasil Cropping Selesai
Gambar 4. Diagram Alir Proses Cropping
Proses cropping ini dimulai dari citra dokumen jawi kuno utuh sebagai masukan atau input. Citra dokumen utuh (halaman) tersebut dipecah menjadi citra dalam bagian kecil sesuai dengan kata per kata. Citra hasil binarisasi pada Gambar 3 . (b) dapat dipecah menjadi citra dalam ukuran yang lebih kecil yaitu ke dalam bentuk kata per kata seperti ditunjukkan pada Gambar 5 (citra grayscale) dan Gambar 6 (citra biner).
(c)                          (b)                       (a)
(f)                        (e)                        (d)
Gambar 5 . Citra dokumen warna hasil cropping kata per kata; (a) “Dengan”,
(b) “Nama”, (c) “Allah”, (d) “Memulai”, (e) “Membaca” dan (f) “Kemudian”
Sumber: [17]
(c)                                (b) (a)
(f)                                (e)                              (d)
Gambar 5. Citra dokumen binarisasi hasil cropping kata per kata; (a) “Dengan”, (b) “Dan”, (c) “Allah”, (d) “Iman”, (e) “Itu” dan (f) “Bahwa”

## Proses Penentuan Ground Truth (GT) Citra Dokumen Jawi Kuno
Proses penentuan Ground Truth (GT) dapat dilakukan dengan menggunakan dua pendekatan yaitu pendekatan  manual  dan pendekatan  semi  otomatis.  Pendekatan  manual  dapat  dilakukan dengan  bantuan penglihatan ( vision ) mata manusia (ahli). Bantuan mata manusia disini harus memenuhi persyaratan sebagai ahli  atau  memiliki  kemampuan  dalam  melakukan  pembacaan  terhadap  tulisan  yang  ada  dalam  citra dokumen Jawi kuno.
Gambar 4 menunjukkan proses penentuan Ground Truth (GT) dimulai dari citra hasil cropping pada proses  sebelumnya  yaitu  pada Gambar 4 .  Proses  penentuan Ground Truth (GT)  ini  akan menghasilkan dataset baru kata Jawi sesuai dengan kata per kata yang terdapat pada setiap dokumen Jawi kuno utuh atau halaman tulisan Jawi.

## Dataset Baru Kata Jawi Citra Dokumen Kuno
Berikut ini merupakan beberapa hasil dataset Jawi baru yang telah dihasilkan dalam proses penelitian yang telah dilakukan. Dataset yang dihasilkan berjumlah 2.310 kata yang diperoleh dari total 33 halaman dokumen Jawi kuno yang telah dikumpulkan.  Berikut ini merupakan  beberapa contoh dataset baru yang telah dihasilkan seperti ditunjukkan pada Tabel 1 .
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Mulai Citra Dokumen Jawi Kuno Hasil Cropping Citra Hasil GT dengan Pendekatan Manual Citra Hasil GT dengan Pendekatan Semi Otomatis Citra Hasil Gabungan dari Pendekatan Manual dan Semi Otomatis Dataset Baru Kata Jawi Dihasilkan Selesai Pendekatan Manual Pendekatan Semi Otomatis Menggunakan Bantuan Penglihatan Mata Manusia (Ahli) Menggunakan Bantuan Tools dan Penglihatan Mata Manusia (Ahli)
Gambar 6. Diagram Alir Proses Penentuan Ground Truth (GT)
Tabel 1. Beberapa contoh hasil dataset kata Jawi Dataset Kata Jawi Label Ground Truth (GT) m1_w1 Dan m1_w2 Rahmat m1_w3 Allah m1_w4 Dan m1_w5 Salam m1_w6 Allah m1_w7 Atas m1_w8 Penghulu m1_w9 Kita m1_w10 Muhammad
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Dataset Kata Jawi Label Ground Truth (GT) m1_w11 Yaitu m1_w12 Penghulu m1_w13 Segala m1_w14 Nabi m1_w15 Yang
Tabel  1 menunjukkan  beberapa  contoh  dataset  kata  Jawi  baru  yang  telah  dihasilkan  dalam penelitian ini. Pada kolom label diberikan label untuk dataset kata jawi tersebut. Misalnya, m1_w1 yang menerangkan bahwa ini merupakan manuskrip pertama_kata pertama yang terdapat pada  dokumen Jawi kuno pertama.
Keterangan: m1_w1 : manuskrip pertama_kata pertama m1_w2 : manuskrip pertama_kata ke dua m1_w3 : manuskrip pertama_kata ke tiga m1_w4 : manuskrip pertama_kata ke empat m1_w5 : manuskrip pertama_kata ke lima m1_w6 : manuskrip pertama_kata ke enam m1_w7 : manuskrip pertama_kata ke tujuh m1_w8 : manuskrip pertama_kata ke delapan m1_w9 : manuskrip pertama_kata ke sembilan m1_w10 : manuskrip pertama_kata ke sepuluh

## 4. Kesimpulan
Penelitian  tentang  sistem  pengenalan  tulisan  tangan  Jawi  membutuhkan  dataset  kata  Jawi  dalam jumlah yang besar. Selama ini dataset kata Jawi belum tersedia secara publik. Oleh karena itu, penelitian ini telah berhasil menghasilkan dataset kata  Jawi baru. Dataset ini dihasilkan dari total jumlah dokumen Jawi kuno sebanyak 33 halaman. Jumlah dataset kata Jawi yang dihasilkan berjumlah 2.310 kata. Dataset yang dihasilkan telah diberikan label dan nilai kebenarannya atau Ground Truth (GT). Dataset kata Jawi yang telah dihasilkan ini dapat digunakan dalam penelitian lanjutan terkait dengan sistem pengenalan kata tulisan  tangan  Jawi  kuno.  Dataset  yang  dihasilkan  diharapkan  dapat  menjadi  dataset  yang  lebih representatif, sehingga dapat membantu dalam pengembangan penelitian bidang sistem pengenalan tulisan tangan ( Jawi Handwritten Word Recognition ).

## 5. Ucapan Terima Kasih
Penulis  mengucapkan  ucapan  terima  kasih  kepada  program  Beasiswa  Pendidikan  Pascasarjana Dalam Negeri (BPPDN), Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset dan Teknologi, Indonesia. Program ini  memberikan  bantuan  biaya  Pendidikan  untuk  jenjang  Pendidikan  Doktor  (S3)  pada  program  studi Doktor  Ilmu  Teknik,  Program  Pascasarjana  Universitas  Syiah  Kuala,  Banda  Aceh.  Ucapan  terima  kasih juga kepada Universitas Serambi Mekkah. Penulis juga mengucapkan banyak terima kasih kepada Museum dan Pusat Dokumentasi dan Informasi Aceh (PDIA), atas  kerja samanya dalam proses pengambilan data penelitian ini.

## 6. Referensi
[1] K. Saddami, K. Munadi, and F. Arnia, “A database of printed Jawi character image,” Proc. 2015 3rd Int. Conf. Image Inf. Process. ICIIP 2015 , pp. 56–59, 2016, doi: 10.1109/ICIIP.2015.7414740.
[2] H.  Lamtougui,  H.  El  Moubtahij,  H.  Fouadi,  A.  Yahyaouy,  and  K.  Satori,  “Offline  Arabic Handwriting Recognition Using Deep Learning: Comparative Study,” 2020 Int. Conf. Intell. Syst.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Comput. Vision, ISCV 2020 , 2020, doi: 10.1109/ISCV49265.2020.9204214.
[3] Y. M. Alginahi, “A survey on Arabic character segmentation,” Int. J. Doc. Anal. Recognit. , vol. 16, no. 2, pp. 105–126, 2013, doi: 10.1007/s10032-012-0188-6.
[4] M.  Younes  and  Y.  Abdellah,  “Segmentation  of  Arabic  Handwritten  Text  to  Lines,” Procedia Comput. Sci. , vol. 73, no. Awict, pp. 115–121, 2015, doi: 10.1016/j.procs.2015.12.056.
[5] E. Chammas, C. Mokbel, and L. Likforman-Sulem, “Arabic handwritten document preprocessing and recognition,” Proc.  Int.  Conf.  Doc.  Anal.  Recognition,  ICDAR , vol. 2015-Novem,  no.  1,  pp. 451–455, 2015, doi: 10.1109/ICDAR.2015.7333802.
[6] E.  M.  Hicham, H.  Akram,  and S.  Khalid,  “Review  of  Feature  Extraction  Techniques  for Offline Handwriting Arabic Text Recognition,” Int. J. Adv. Eng. Technol. , vol. 7, no. 1, pp. 50–58, 2014.
[7] T. M. A. Zulcaffle, A. K. Othman, W. A. W. Z. Abidin, S. Mohammaddan, and A. S. W. Marzuki, “A  thresholding  algorithm  for  text/background  segmentation  in  degraded  handwritten  Jawi documents,” Proc. - 2010 2nd Int. Conf. Adv. Comput. Control Telecommun. Technol. ACT 2010 , pp. 80–84, 2010, doi: 10.1109/ACT.2010.43.
[8] N. M. Diah, N. A. M. Zin, and H. Iida, “Real-time feedback for Jawi characters tracing activity,” Proc. - 5th Int. Conf. Electr. Eng. Informatics Bridg. Knowl. between Acad. Ind. Community, ICEEI 2015 , pp. 121–125, 2015, doi: 10.1109/ICEEI.2015.7352481.
[9] A. Sulaiman, K. Omar, and M. F. Nasrudin, “Two streams deep neural network for handwriting word recognition,” Multimed. Tools Appl. , 2020, doi: 10.1007/s11042-020-09923-1.
[10] K. Saddami, K. Munadi, Y. Away, and F. Arnia, “Improvement of binarization performance using local  otsu  thresholding,” Int.  J.  Electr.  Comput.  Eng. ,  vol.  9,  no.  1,  p.  264,  2019,  doi: 10.11591/ijece.v9i1.pp264-272.
[11] M. W. A. Kesiman, S. Prum, J. C. Burie, and J. M. Ogier, “An initial study on the construction of ground  truth  binarized  images  of  ancient  palm  leaf  manuscripts,” Proc.  Int.  Conf.  Doc.  Anal. Recognition, ICDAR , vol. 2015-Novem, pp. 656–660, 2015, doi: 10.1109/ICDAR.2015.7333843.
[12] M. Windu, A. Kesiman, S. Prum, I. M. G. Sunarya, J. Burie, and M. Ogier, “2014 4th International Conference on Image Processing Theory, Tools and Applications, IPTA 2014,” 2014 4th Int. Conf. Image Process. Theory, Tools Appl. IPTA 2014 , p. 427p, 2015.
[13] M.  Windu et  al. , “AMADI _ LontarSet : The First Handwritten Balinese Palm Leaf Manuscripts Dataset  To  cite  this  version :  HAL  Id :  hal-01389853,”  pp.  168–173,  2016,  doi: 10.1109/ICFHR.2016.39.
[14] M. Jenckel, S. S. Bukhari, and A. Dengel, “AnyOCR: A sequence learning based OCR system for unlabeled historical documents,” Proc. - Int. Conf. Pattern Recognit. , vol. 0, pp. 4035–4040, 2016, doi: 10.1109/ICPR.2016.7900265.
[15] A.  Ul-Hasan,  S.  S.  Bukhari,  and  A.  Dengel,  “OCRoRACT:  A  Sequence  Learning  OCR  System Trained on Isolated Characters,” Proc. - 12th IAPR Int. Work. Doc. Anal. Syst. DAS 2016 , pp. 174– 179, 2016, doi: 10.1109/DAS.2016.51.
[16] K.  Saddami,  K.  Munadi,  Y.  Away,  and  F.  Arnia,  “DHJ:  A  database  of  handwritten  Jawi  for recognition  research,” Proc.  -  2017  Int.  Conf.  Electr.  Eng.  Informatics  Adv.  Knowledge,  Res. Technol.  Humanit.  ICELTICs  2017 ,  vol.  2018-Janua,  no.  ICELTICs,  pp.  292–296,  2017,  doi: 10.1109/ICELTICS.2017.8253279.
[17] K.  Saddami,  K.  Munadi,  Y.  Away,  and  F.  Arnia,  “Effective  and  fast  binarization  method  for combined  degradation  on  ancient  documents,” Heliyon ,  vol.  5,  no.  10,  p.  e02613,  2019,  doi: 10.1016/j.heliyon.2019.e02613.