## Implementasi Metode Bernsen Pada Perbaikan Kualitas Citra Digital Naskah Kuno

## Condro Wibawa, Dessy Tri Anggraeni
Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Gunadarma Depok, Indonesia condro_wibawa@staff.gunadarma.ac.id, dessytri@staff.gunadarma.ac.id
Abstract- Ancient manuscripts are documents from the past that are very important because they are a valuable source for studying the history and culture of a nation. So that, it is important to continue to protect and preserve these ancient manuscripts. However, the majority of ancient manuscripts are damaged due to natural factors and human actions. One thing to preserve the ancient manuscripts is by digitizing them into digital image form. The challenge in digitizing ancient manuscripts is the poor quality of the digitized documents, such as a lot of noise, illegibility, etc. To improve this condition, actions are needed to improve the quality of digital images of ancient manuscripts. One of which is using the Bernsen method. The Bernsen method is part of Local Adaptive Thresholding which improves the quality of digital images by considering neighboring pixels. In this research, the Bernsen method was successfully applied to improve the quality of digital images of ancient manuscripts, although it was less effective. The success rate of the Bernsen method is 65%. This value is smaller than the use of the Otsu method which reaches 85%, or the Sauvola method which reaches 86.67%.
Keywords: Ancient Manuscript, Digital Image, Local Adaptive Thressholding, Bernsen Method
Abstrak- Naskah  kuno  merupakan  dokumen  dari  masa  lalu  yang  sangat  penting  karena  merupakan  sumber  berharga  untuk mempelajari sejarah dan budaya suatu bangsa. Oleh karenanya penting untuk terus menjaga dan melestarikan naskah kuno tersebut. Akan tetapi sebagain besar kondisi naskah kuno mengalami kerusakan baik karena faktor alam maupun perbuatan manusia. Salah satu upaya untuk menjaga kelestarian naskah kuno adalah dengan melakukan digitalisasi ke dalam bentuk citra digital. Tantangan dalam digitalisasi naskah kuno adalah kurang baiknya kualitas dokumen hasil digitalisasi seperti banyaknya noise, tidak terbaca, dan lain-lain. Untuk memperbaiki kondisi itu diperlukan langkah untuk memperbaiki kualitas citra digital naskah  kuno tersebut, salah satunya adalah dengan menggunakan metode Bernsen. Metode Bernsen merupakan bagian dari Local Adaptive Thressholding yang memperbaiki kualias citra digital dengan mempertimbangkan pixel-pixel tetangganya. Pada penelitian ini metode Bernsen berhasil diterapkan untuk memperbaiki kualitas citra digital naskah kuno, meskipun kurang efektif. Tingkat keberhasilan metode Bernsen adalah 65%. Nilai ini lebih kecil daripada pengggunaan metode Otsu yang mencapai 85%, atau metode Sauvola yang mencapai 86,67%.
Kata Kunci: Naskah Kuno, Citra Digital, Local Adaptive Thressholding, Metode Bernsen

## 1. Pendahuluan
Naskah kuno merupakan dokumen atau teks tulisan tangan yang dibuat pada zaman dahulu, bahkan berabad- abad lalu. Naskah ini merupakan sumber berharga untuk mempelajari  sejarah  dan  budaya  suatu  bangsa.  Naskah kuno  dapat  berisi  berbagai  macam  informasi,  seperti cerita  rakyat,  legenda,  catatan  sejarah,  teks  keagamaan, dokumen  hukum,  dan  lain-lain  [1].    Naskah  kuno  bisa berbentuk  dokumen  tulisan  tangan  [2]  ataupun  artefak tekstual yang dibuat pada masa lalu [3] dan memiliki nilai sejarah  atau  budaya  [2].  Menurut  Herwin  dan  Nurdin, naskah  kuno  adalah  karya  tulisan  masa  lampau  yang menjadi warisan budaya dari leluhur atau nenek moyang yang perlu dijaga dan dilestarikan [4].
Keberadaan  naskah  kuno  sangat  penting  karena menyangkut  sejarah  suatu  bangsa.  Akan  tetapi  pada kenyataannya, naskah kuno di era sekarang ini seringkali diabaikan  dan  mengalami  kerusakan,  baik  akibat  faktor alam  seperti  kelembaban  iklim,  serangan  serangga, bencana alam, zat kimia, dan kesalahan manusia seperti kesalahan  penanganan,  serta  kurangnya  perhatian  dan dana [4]. Dampak dari kerusakan tersebut dapat membuat teks sulit dibaca atau bahkan tidak terbaca sama sekali.
Agar  naskah  kuno  tersebut  lebih  terjaga  dan  dapat dilestarikan,  maka  perlu  dilakukan  digitalisasi  dalam bentuk  citra  digital.  Digitalisasi  adalah  proses  konversi dari  media/informasi  yang  tercetak,  ditulis  dan/atau

## Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika)
digambar  ke  dalam  bentuk  atau  format  digital  [5]. Digitalisasi  naskah  kuno  dapat  dilakukan  dengan  cara membuat foto digital atau melakukan proses scanning [6]. Dalam  proses  digitalisasi  ini,  seringkali  citra  yang dihasilkan  memiliki  kualitas  yang  kurang  memuaskan, seperti percahayaan yang kurang optimal, latar belakang citra  yang  tidak  memadai,  dan  banyaknya  noise  yang terdapat dalam citra tersebut. Untuk itu perlu dilakukan proses  perbaikan  kualitas  citra  digital  naskah  kuno  agar menghasilkan citra digital dengan kualitas yang lebih baik.
Terdapat  berbagai  pendekatan  dalam  perbaikan kualitas citra digital. Salah satunya adalah menggunakan Adaptive Thressholding. Adaptive Thressholding adalah metode  segmentasi  untuk  memishkan  foreground  dan background
dalam
citra digital dengan mempertimbangkan pixel-pirxel tetangganya [7]. Beberapa  metode  yang  termasuk  ke  dalam  Adaptive Thressholding  adalah  metode  Otsu,  Sauvola,  Bernsen, dan  lain-lain.  Metode  Otsu  dan  Sauvola  adalah  metode yang paling umum digunakan. Penggunaan metode Otsu dalam  perbaikan  kualitas  citra  pernah  dilakukan  dalam penelitian yang berjudul “ Perbaikan Citra Tanda Tangan Digital  Menggunakan  Metode  Otsu  Thressholding  dan Sauvola ”.  Pada  penelitian  tersebut metode  Otsu digunakan untuk memperbaiki kualitas citra tanda tangan digital. Hasil penelitian menunjukkan bahwa luaran citra digital  menggunakan  metode  Otsu  lebih  baik dibandingkan  citra  aslinya,  meskipun  tidak  lebih  baik dibandingkan penggunaan metode sauvola [8]. Sementara itu  pada  penelitian  lain  yang  berjudul  “ Comparison  of Image  Segmentation  Method  in  Image  Character Extraction  Preprocessing  using  Optical  Character Recoginiton ”, metode Otsu justru memberikan hasil yang lebih  baik  dalam  proses  preprocessing  citra  digital dibandingkan dengan metode Sauvola [9].
Dalam penelitian ini digunakan metode yang relatif jarang digunakan yaitu metode Bernsen. Metode Bernsen juga  termasuk  ke  dalam  metode  Local  Adaptive Thressholding  [10].  Salah  satu  penelitian  yang menggunakan metode Bernsen adalah “ Implementation of  Bernsen's  Locally  Adaptive  Binarization  Method  for Grayscale Images ”. Pada penelitian ini metode Bernsen berhasil  digunakan  untuk  memisahkan  tulisan  teks dengan  latar  belakangnya  secara  efektif  dengan  catatan bahwa terdapat perbedaan kontras yang signifikan  pada citra inputan [11]. Meskipun begitu pada penelitian yang berjudul “ Optimasi Kemampuan Segmentasi Otsu Pada Identifikasi  Plat  Nomor  Kendaraan  Indonesia Menggunakan  Metode  Gaussian ”,  justru  memberikan catatan yang cukup penting mengenai Metode Bernsen. Metode  Bernsen  dianggap  rentan    terhadap    gangguan yang    tidak    diperlukan    seperti    pencahayaan        yang berlebihan,    bingkai,    baut pemasangan    plat,    dan gangguan    akibat    dari    bayangan [12].
. Melalui penelitian ini diharapkan dapat memberikan pembuktian  terhadap  kinerja  metode  Bernsen.  Serta dapat  memberi  perspektif  baru  terhadap  penggunaan metode-metode  dalam  perbaikan  kualitas  citra  digital, khususnya  dalam  mengolah  citra  digital  berbasis  teks khususnya pada naskah kuno.

## 2. Metodologi
Tahapan  dalam  penelitian  ini  meliputi  penentuan obyek,  pengumpulan  data,  pembuatan  program, pengujian, dan analisa hasil. Tahapan tersebut bisa dilihat pada bagan berikut.
Gambar 1 . Tahapan penelitian

## A. Penentuan Obyek
Obyek dalam penelitian ini adalah citra digital naskah kuno. Dimana citra digital tersebut akan dilakukan proses perbaikan  untuk  menghasilkan  citra  digital  dengan kualitas yang lebih  baik.

## B. Pengumpulan Data
Pada tahap pengumpulan data, terdapat dua macam data.  Data  pertama  adalah  data-data  referensi  terkait dengan metode penelitian. Sedangkan data kedua adalah data-data  untuk  kebutuhan  sample  (data  uji)  dalam penelitian.
Data-data referensi diambil dari buku, jurnal ilmiah, website,  dan  lain-lain.  Berikut  ini  adalah  beberapa  data referensi penting terkait penelitian ini.

## Citra Digital
Menurut  beberapa  sumber,  definisi  citra  digital  adalah citra yang ditangkap  oleh kamera dan telah dikuantisasi dalam bentuk nilai diskrit [1]. Citra digital juga merupakan representasi informasi visual dalam format digital. Hal ini melibatkan  konversi  gambar  analog  ke  dalam  bentuk digital, yang dapat disimpan, diproses, dan ditransmisikan menggunakan komputer dan perangkat digital [13]. Atau yang paling sederhana, citra digital adalah citra yang dapat diolah  oleh  komputer  [14].  Sehingga  dapat  diambil kesimpulan  bahwasanya  citra  digital  adalah  citra  dalam bentuk digital yang dapat diolah/diproses, disimpan, dan ditransmisikan menggunakan komputer.

## Local Adaptive Thressholding
Local Adaptive Thressholding adalah salah satu metode dalam  segmentasi.  Segmentasi  secara  sederhana  adalah memisahkan antara foreground dan background pada citra [7]. Metode  ini  dinilai  lebih  baik  karena  nilai  tiap  pixel dihitung  dengan  melibatkan  pixel  tetangganya  [15]. Terdapat banyak metode yang merupakan pengembangan dari  konsep  ini,  diantaranya  adalah  metode  Otsu Thressholding,  niblack,  sauvola,  WAN,  Feng,  dan termasuk juga Bernsen.

## Metode Bernsen
Metode  Bernsen  adalah  teknik Local  Adaptive Thressholing yang digunakan untuk pengolahan citra digital [10].  Pada  penelitian  yang  lain  ,  metode  Bernsen
didefinisikan sebagai teknik binarisasi adaptif lokal yang sering  digunakan  untuk  ekstraksi  fitur  dari  gambar grayscale [16].
Metode  Bernsen  menentukan  ambang  batas binarisasi  dengan  mengambil  rata-rata  nilai  intensitas minimum  dan  maksimum  pada  lingkungan  (window) berukuran  w×w.  Nilai-nilai  ini  masing-masing dinotasikan  sebagai  min(N)  dan  max(N).  Dengan menghitung  rata-rata  dari  nilai-nilai  ini,  ambang  batas ditetapkan untuk membedakan antara piksel latar depan dan latar belakang pada gambar [15].
Rumus  penghitungan  nilai  threshold  pada  metode Bernsen adalah sebagai berikut :
𝑻𝒉(𝒙, 𝒚) = ( 𝐼 𝑚𝑎𝑥 + 𝐼 𝑚𝑖𝑛 𝟐 )
dimana,
Th ( x , y ) : nilai threshold pada koordinat (x,y)
𝐼 𝑚𝑎𝑥  nilai intensitas maksimum pada window 𝐼 𝑚𝑖𝑛 : nilai intensitas minimum pada window dan dengan syarat kontras warna di dalam window lebih dari  15,  seperti  pada  persamaan  di  bawah  ini.  Jika  nilai kontras  di  bawah  15,  maka  window  dianggap  memiliki warna  yang  sama  sehingga  tidak  ada  foreground  dan background.
( 𝑖 , 𝑗 ) = 𝐼 𝑚𝑎 ( 𝑖 , 𝑗 ) − 𝐼 𝑚𝑖𝑛 ( 𝑖 , 𝑗 ) ≥ 15
Ukuran  window  yang  disarankan  adalah  31x31  [10]. Sehingga nilai ini bisa digunakan sebagai acuan penelitian berikutnya. Selain data referensi, data yang dikumpulkan adalah  data  sampel  (data  uji).  Data  sample  diambil  dari foto digital yang dilakukan secara langsung dari Muesum Nasional pada tanggal 08 hingga 10 Januari 2024. Jumlah data sample yang akan diujikan adalah 20 gambar dalam format .JPG .

## C. Pembuatan Program
Pada langkah ini akan dilakukan pembuatan program. Adapun flowchart program  bisa  dilihat  pada  gambar  2 berikut.
Gambar 2. Tahapan Proses Perbaikan Citra
Dalam proses implementasi ini akan dibuatkan program sederhana.  Program  dibuat  menggunakan  bahasa pemrograman Python versi 3.7 dan memanfaatkan library openCV.  Merujuk  pada  website  resmi  OpenCV,  library OpenCV  merupakan  perpustakaan  perangkat  lunak  visi komputer  dan  pembelajaran  mesin  sumber  terbuka. OpenCV  dibangun  untuk  menyediakan  infrastruktur umum  untuk  aplikasi  visi  komputer  dan  untuk mempercepat penggunaan persepsi mesin dalam produk komersial [17].
Ketika  program  dijalankan  pertama  kali,  maka program akan meminta pengguna untuk melakukan input citra digital. Citra digital yang dapat diproses adalah citra digital  dengan  format  file  .JPG  atau  .JPEG.  Proses selanjutnya adalah mengubah citra digital menjadi bentuk grayscale. Apabila citra sudah berbentuk grayscale, maka langkah  ini  akan  dilewati.  Berikutnya  program  akan melakukan perbaikan kualitas citra menggunakan metode bernsen. Rumus-rumus metode Bernsen sudah dijelaskan di  bagian  sebelumnya.  Luaran  akhir  yang  dihasilkan program  adalah  citra  digital  baru  dengan  format  .JPG. Output inilah yang nantinya akan dianalisa pada langkah selanjutnya.

## D. Pengujian
Setelah  program  selesai  dibuat,  maka  langkah selanjutnya  adalah  melakukan  pengujian.  Pengujian dilakukan  terhadap  data  sample  (data  uji)  yang  telah disiapkan  sebelumnya.  Citra  digital  keluaran  kemudian akan diuji menggunakan pendekatan manual. Pendekatan manual  artinya  citra  digital  luaran  akan  dibandingkan secara manual dengan citra digital inputan. Pengujian ini akan  menentukan  citra  digital  mana  yang  memiliki kualitas  lebih  bagus.  Sifat  penelitian  adalah  subyektif, sehingga dimungkinkan terjadinya perbedaan penafsiran untuk masing-masing orang.

## E. Analisa Hasil
Langkah papipurna pada penelitian ini adalah analisa hasil. Pada bagian ini, luaran citra digital, hasil pengujian akan dianalisa lebih lanjut. Sehingga pada akhirnya, pada bagian  ini  akan  menyajikan  kesimpulan  apakah  metode Bernsen  ini  cocok  digunakan  dalam  perbaikan  kualias citra digital naskah kuno atau tidak.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pengujian  program  perbaikan  kualitas  citra  digital naskah kunon menggunakan  metode bernsen dilakukan terhadap  20  data  uji  ( sample ).  Hasil  pengujian menunjukkan  hasil  yang  bervariasi  seperti  yang ditunjukkan  pada  gambar  2  hingga  gambar  5  berikut. Hasil  ini  dipilih  karena  dianggap  paling  representative dalam mewakili variasi data yang diujikan.
Pada data uji pertama, citra asli  (lihat Gambar 2 (a)) menunjukkan  distribusi  intensitas  cahaya  yang  tidak merata.  Pada  kondisi  ini  metode  Bernsen  berhasil mengonversi  variasi  sebaran  intensitas  cahaya  tersebut secara efektif. Meskipun metode ini mampu menangani variasi  intensitas  cahaya,  terdapat  catatan  penting  pada area samping citra. Pada citra perbaikan (lihat Gambar 2
Output Penerapan Metode Bernsen Mengubah Citra Digital Menjadi Citra Grayscale Input Citra Digital
(b)) memang terlihat lebih baik dari citra asli. Akan tetapi penggunaan  metode  Bernsen  cenderung  meninggalkan sejumlah garis hitam yang merupakan noise yang cukup signifikan,  yang  menunjukkan  bahwa  metode  ini  tidak dapat  menangani  permasalahan-permasalahan  tertentu pada citra aslinya.
(a) (b)
Gambar 3. Data Uji Pertama yaitu (a) Citra Asli, (b) Citra Perbaikan
Pada  data  uji  kedua,  media  yang  digunakan  adalah daun lontar kering seperti terlihat pada (lihat Gambar 3 (a)).  Pada  gambar  terlihat  bahwa  citra  asli  memiliki sebaran  intensitas  cahaya  yang  merata  namun  sedikit gelap.  Metode  Bernsen  berhasil  mengonversi  citra tersebut  dengan  hasil  perbaikan  seperti  terlihat  pada gambar  (lihat  Gambar  3  (b)).  Pada  gambar  tersebut terlihat  bahwa  citra  hasil  perbaikan  lebih  baik  dari  citra asli dan teks terlihat cukup jelas. Namun pada area yang tidak  terdapat  teks,  cenderung  memiliki  warna  hitam karena tekstur daun lontar kering itu sendiri.
(a) (b)
Gambar 4. Data Uji Kedua yaitu (a) Citra Asli, (b) Citra Perbaikan
Pada data uji ketiga, masih dengan media yang sama yaitu  daun  lontar  kering.  Terlihat  pada  citra  asli  (lihat Gambar  4  (a))  sebaran  intensitas  cahaya  yang  kurang merata,  dan  juga  cenderung  terlihat  buram.  Pada  citra perbaikan  (lihat  Gambar  4  (b))  yang  dihasilkan  dengan menggunakan Metode Bernsen tidak lebih baik dari citra asli, dengan ditunjukkannya pada citra tersebut cenderung
memiliki banyak noise berwarna hitam yang tidak merata dan tidak beraturan pada area yang tidak terdapat teks.
(a)
(b) Gambar 5. Data Uji Ketiga yaitu (a) Citra Asli, (b) Citra Perbaikan
Pada data uji keempat, citra asli (lihat Gambar 5 (a)) menunjukkan distribusi cahaya yang merata sedikit lebih cerah  namun  sebaran  warna  kertas  yang  tidak  merata. Citra  perbaikan  (lihat  Gambar  5  (b))  yang  dihasilkan dengan  menggunakan  Metode  Bernsen  terlihat  kurang begitu jelas pada bagian teks dan tidak lebih baik dari citra asli.  Terdapat  banyak  noise  yang  mengelilingi  teks sehingga dapat mungkin mengakibatkan kesalahpahaman dalam proses penerjemahan.
(a)
(b)
Gambar 6. Data Uji Keempat yaitu (a) Citra Asli, (b) Citra Perbaikan
Dari percobaan yang dilakukan terhadap 20 data uji, kemudian  dilakukan  penilaian  secara  manual/langsung untuk menentukan citra dengan kualitas yang lebih bagus. Hasil  penilaian  dapat  dilihat  pada  tabel  1  berikut.  Pada tabel 1 terlihat bahwa dari 20 kali pengujian, citra digital hasil perbaikan menggunakan metode Bernsen memiliki output  lebih  baik  sebanyak  13  kali.  Sedangkan  sisanya sebanyak  7  memberikan  hasil  bahwa  citra  aslinya  lebih bagus  dibandingkan  cira  hasil  perbaikan.  Dengan demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  efektifitas penggunaan metode Bernsen adalah 65%. Sehingga bisa
dikatakan  bahwa  penggunaan  metode  Bernsen  cukup efektif.
Tabel 1 Rangkuman Uji File Gambar Citra Asli Citra Perbaikan Gambar 1 √ Gambar 2 √ Gambar 3 √ Gambar 4 √ Gambar 5 √ Gambar 6 √ Gambar 7 √ Gambar 8 √ Gambar 9 √ Gambar 10 √ Gambar 11 √ Gambar 12 √ Gambar 13 √ Gambar 14 √ Gambar 15 √ Gambar 16 √ Gambar 17 √ Gambar 18 √ Gambar 19 √ Gambar 20 √ Total 7 13

## Analisa Hasil
Berdasarkan  rangkuman  hasil  pengujian  yang dilakukan,  tingkat  kerberhasilan  penggunaan  metode Bernsen adalah 65%. Tingkat akurasi ini terhitung rendah jika  dibandingkan  dengan  penelitian  lain  yang  sejenis. Misalnya pada penelitian yang berjudul “Segmentasi Citra Pada  Naskah  Kitab  Kuno  Nusantara  Menggunakan Me tode  Binary  Thresholding”.  Tingkat  akurasi  pada penelitian tersebut adalah 85 % [18].  Pada penelitian lain y ang  berjudul  “Perbaikan  Citra  Dokumen  Terdegradasi dengan  Metode  Pengaturan  Kontras  dan  Otsu Thresshold”  juga  mendapatkan  tingkat  akurasi  yang cukup tinggi yaitu 86,69 % [19]. Dari hasil-hasil ini dapat disimpulkan bahwa  penggunaan metode Bernsen untuk perbaikan kualitas citra digital berbasis dokumen kurang efektif.
Akan tetapi terdapat hal menarik dalam uji beberapa citra  digital  menggunakan  metode  Bernsen.  Perhatikan gambar 6 dan 7 berikut.
Gambar 6. Perbaikan Citra Menggunakan

## Metode Bernsen
Gambar 7. Perbaikan Citra Menggunakan Metode Otsu, Sauvola, dan Niblack
Gambar  6  merupakan  contoh  perbaikan  kualitas  citra menggunakan  metode  Bernsen.  Pada  gambar  tersebut, luaran citra digital memiliki background hitam sedangkan tulisannya berwarna putih. Pada tulisannya, warna putih tidak  serta  merta  terbatas  pada  teksnya  saja  akan  tetapi juga sebagian kecil area di sekitarnya. Hal ini membantu membuat  teks  tulisan  terlihat  lebih  jelas.  Perhatikan gambar 8 berikut.
Gambar 8. Detail Hasil Perbaikan Citra Menggunakan Metode Bernsen
Hasil  ini  berbeda  dengan  metode  lainnya  seperti  Otsu, Niblack, dan Sauvola, dimana latar belakangnya berwarna putih dan teks tulisannya berwarna hitam. Di sekitar area teks tidak terdapat area yang mendukung keterbacaan teks seperti pada metode Bernsen. Akibatnya jika kualitas teks tulisan menurun, teks tulisan menjadi lebih sulit dibaca. Bandingkan detail antara  gambar 8 dan gambar 9 berikut.
Gambar 9. Detail Hasil Perbaikan Citra Menggunakan Metode Sauvola

## 4. Kesimpulan
Implementasi perbaikan kualitas citra digital naskah kuno  menggunakan  metode  Bernsen  berhasil  dilakukan dengan  tingkat  keberhasilan  sebesar  65%.  Hasil  ini tergolong  rendah  dibandingkan  dengan  penggunaan metode lain seperti Binary Thressholding yang mencapai 85% atau metode Otsu yang mencapai 86,69%. Sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  penggunaan  metode  Bernsen untuk perbaikan kualitas citra digital naskah kuno kurang efektif.  Akan  tetapi  pada  kasus-kasus  tertentu,  metode Bernsen  memberikan  hasil  yang  cukup  berbeda dibandingkan  dengan  metode  lain.  Hal  ini  perlu  diteliti lebih  lanjut  guna  memastikan  jenis  gambar/inputan seperti apa yang cocok digunakan pada metode Bernsen
.
5. Daftar Pustaka
[1]   S. N. Kuswati, "Kegiatan Digitalisasi Naskah Kuno Sebagai  Upaya  Diseminasi  Informasi," LIBRIA: LIBRARY OF UIN AR-RANIRY, vol. 13, no. 01, 2021.
[2]   G.  Pratiwi  and  S.  Subekti  ,  "Peran  Pustakawan Dalam  Pelestarian  Naskah  Kuno  Minangkabau Sebagai  Implementasi  Dari  Fungsi  Kultural Perpustakaan Provinsi Sumatera Barat," Jurnal Ilmu Perpustakaan, vol. 07, no. 01, 2019.
[3]   S.  Mahdi,  "Pelestarian  Naskah-Naskah  Kuno  Di Museum  Prabu  Geusan  Ulun  Sumedang," Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat, vol. 02, no. 02, 2018.
[4]   H. C. Nugraha and N. Laugu, "Pelestarian Naskah Kuno  dalam  Upaya  Menjaga  Warisan  Budaya Bangsa di Perpustakaan Museum Dewantara Kirti Griya  Tamansiswa  Yogyakarta," Lentera  Pustaka, vol. 07, no. 01, 2021.
[5]   S. P. E. Nugroho, "Digitalisasi Arsip Statis," Arsip Nasional  Republik  Indonesia,  2020.  [Online]. [Accessed 05 05 2024].
[6]   T. Y. Verasita, Digitalisasi Naskah Kuno Lontar Di Perpustakaan Reksa Pustaka Pura Mangkunegaran Surakarta, Semarang: Universitas Dipinegoro, 2023.
[7]   R.  C.  Gonzales  and  R.  E.  Woods,  Digital  Image Processing, New Jersey, USA: Prentice Hall, 2008.
[8]   D. T. Anggraeni and C. Wibawa, "Perbaikan Citra Tanda Tangan Digital Menggunakan Metode Otsu Thressholding  dan  Sauvola," Jurnal  Imliah  Matrix, vol. 25, no. 01, 2023.
[9]   C.  Wibawa  and  D.  T.  Angraeni,  "Comparison  of Image  Segmentation  Method  in  Image  Character Extraction  Preprocessing  using  Optical  Character Recoginiton," JUTIF : Jurnal Teknik Informatika, vol. 04, no. 03, 2023.
[10]  S.  D.  Thepade,  R.  Das  and  P.  R.  Chaudari, "Identifying Land Usage from Aerial Image  using Feature  Fusion  of  Thepade’s  Sorted  n -ary  Block Truncation Coding and Bernsen Thresholding with Ensemble  Methods," International  Journal  of Engineering and Advanced Technology (IJEAT), vol. 09, no. 03, 2020.
[11]  C. Eyupoglu, "Implementation of Bernsen's Locally Adaptive  Binarization  Method  for  Grayscale Images," The Online Journal of Science and Technology, vol. 07, no. 02, 2017.
[12]  E. D. Putra and S. Santosa, "Optimasi Kemampuan Segmentasi  Otsu  Pada  Identifikasi  Plat  Nomor Kendaraan  Indonesia  Menggunakan  Metode Gaussian," Jurnal Pseudocode,, vol. 04, no. 01, 2017.
[13]  M. R. Kumaseh, L. Latumakulita and N. Nainggola, "Segmentasi  Citra  Digital  Ikan  Menggunakan Metode  Thressholding," Jurnal  Ilmu  Sains, vol.  17, no. 02, 2017.
[14]  B.  D.  Raharja  and  P.  Harsadi,  "Implementasi Kompresi Citra Digital Dengan Mengatur Kualitas Citra  Digital," Jurnal  Ilmiah  Sinus, vol.  16,  no.  02, 2018.
[15]  M.  Rofi'i  and  D.  R.  Ningtias,  "Local  Adaptive Thresholding  Menggunakan  Metode  Sauvola sebagai  Tahapan  Pra  Pengolahan  pada  Data  Citra Isyarat EKG (Elektrokardiogram)," Jurnal Teori dan Aplikasi Fisika,, vol. 10, no. 01, 2022.
[16]  S.  D.  Thepade  and  A.  G.  Dudhani,  "Improved Classification of Medical Histopathological Images with  Fusion  of  Thepade  SBTC  and  Bernsen Thresholding using Machine Learning," International Journal of Computing and Digital Systems, vol. 14, no. 01, 2023.
[17]  O.  Team,  "OpenCV  -  Tentang,"  OpenCV  Team, 2023. [Online].
Available:
https://opencv.org/about/.  [Accessed  03  11 2023].
[18]  N.  W.  Y.  Damayantia  and  I.  G.  A.  Wibawa, "Segmentasi  Citra  Pada  Naskah  Kitab  Kuno Nusantara
Menggunakan Metode Binary Thresholding," Jurnal  Elektronik  Ilmu  Komputer Udayana, vol. 12, no. 01, 2021.
[19]  B.  M.  Wirawan,  Perbaikan  Citra  Dokumen Terdegradasi  dengan  Metode  Pengaturan  Kontras dan Otsu Thresshold, Surabaya: Stikom, 2017.