## Implementasi Metode WAN pada Proses Preprocessing Ekstraksi Karakter Citra Digital

## Dessy Tri Anggraeni, Condro Wibawa
Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Gunadarma Depok, Indonesia dessytri@staff.gunadarma.ac.id, condro_wibawa@staff.gunadarma.ac.id
Abstract- Character extraction in digital images is an interesting topic in the field of image processing. One of the steps in this processes is image preprocessing , that is preparing the image before extraction. There are many methods that can be used, one of which is the WAN method. The WAN method is a development of the Sauvola method, a method commonly used to improve the quality of text images. In an journal article, the WAN method provides better results than other methods for improving the quality of text images. In this research, this claim was tested by applying it as a preprocessing process in text character extraction using Optical Character Recognition (OCR) technology.  The purpose of this research is to find out how well the WAN method is used compared to other methods. The result is that OCR technology give better result to an original image compare to image with preprocessing process, including using WAN method with a match rate of 52.33%. Meanwhile, if the preprocessing process is carried out first, the WAN method gives better results than the Sauvola method with a match rate of 26.93% for the WAN method and 23.27 for the Sauvola method.
Keywords: Digital Image, Optical Character Recognition, Sauvola Method, WAN Method
Abstrak-E kstraksi karakter pada citra digital merupakan topik yang menarik di bidang pengolahan citra. Salah satu langkah pada rangkaian  proses  ini  adalah preprocessing ,  yaitu  mempersiapkan  citra  sebelum  diekstraksi.  Terdapat  banyak  metode  yang  bisa digunakan, sala satunya adalah metode WAN. Metode WAN merupakan pengembangan dari metode Sauvola, metode yang umum dipakai  untuk  memperbaiki  kualitas  citra  teks.  Dalam  salah  satu  tulisan,  metode  WAN  memberikan  hasil  yang  lebih  baik dibandingkan  metode  lain  untuk  memperbaiki  kualitas  citra  teks.  Dalam  penelitian  ini,  klaim  tersebut  diuji  dengan mengaplikasikannya sebagai proses preprocessing dalam ekstraksi karakter teks menggunakan teknologi Optical Character Recognition (OCR). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui seberapa baik penggunaan metode WAN dibanding dengan metode lainnya. Hasilnya adalah teknologi OCR mampu mengekstraksi karakter teks dengan lebih baik, jika citra inputannya adalah citra asli, dengan tingkat kecocokan sebesar 52,33%. Sedangkan jika dilakukan proses preprocessing terlebih dahulu, maka metode WAN memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan metode Sauvola  dengan tingkat kecocokan sebesar 26,93 % untuk metode WAN dan 23,27 untuk metode Sauvola.
Kata Kunci: Citra Digital, Optical Character Recognition, Metode Sauvola, Metode WAN

## 1. Pendahuluan
Teknologi OCR ( Optical Character Recogintion ) adalah teknologi  yang  mampu  membaca  atau  mentranslasi karakter  teks  pada  citra  digital  menjadi  bentuk  karakter digital [1]. Teknologi OCR dapat diimplementasikan pada banyak  bidang  seperti  pada  pembacaan  plat  nomor kendaraan untuk parkir [2], translasi dokumen digital hasil pindai atau foto [3], ekstraksi dokumen-dokumen tua [4], dan lain-lain.
Akan tetapi seringkali teknologi OCR tidak mampu membaca teks pada citra digital secara maksimal. Hal ini dikarenakan kualitas citra teks yang kurang bagus, adanya noise ,  dan  lain-lain  [5].  Sehingga, output yang  dihasilkan menjadi  tidak  optimal.  Salah  satu  solusi  terhadap permasalahan ini adalah memperbaiki kualitas citra digital
sebelum dibaca oleh teknologi OCR atau dikenal dengan tahap preprocessing [6]. Pada tahap ini, citra digital yang akan dibaca  oleh  teknologi  OCR  di filter terlebih  dahulu  agar menghasilkan citra baru dengan kualitas yang lebih baik dibanding citra aslinya.
Terdapat  berbagai  metode  yang  bisa  digunakan untuk  melakukan  proses preprocessing citra.  Pada  jurnal “Perbaikan  Citra  Dokumen  Hasil  Pindai  Menggunakan Metode  Simple,  Adaptive-Gaussian,  dan  Otsu Binarization  Thresholding”,  digunakan  metode  Simple Thressholding,  Adaptive-Gaussian  Thressholding,  dan Otsu  Binarization.  Pada  penelitian  ini  metode  Simple Thressholding  memberikan  hasil  yang  terbaik dibandingkan  dua  metode  lainnya  [7].  Pada  jurnal  lain

## Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika)
yang  berjudul  “Comparison  of  Image  Segmentation Method in Image Character Extraction Preprocessing Using Optical  Character  Recognition ”,  digunakan  metode  Otsu Binarization,  Niblack,  dan  Sauvola.  Pada  penelitian  ini hasil yang disajikan menyatakan bahwa proses preprocessing memberikan  hasil  yang  lebih  buruk  dibandingkan langsung  diekstraksi  dari  citra  aslinya  ketika  dilakukan pengujian dengan teknologi OCR [8].
Pengembangan metode dari metode lama juga telah dilakukan  oleh  peneliti  sebelumnya  seperti  metode Bernsen,  Feng,  dan  WAN.  Dalam  jurnal  yang  berjudul “An Improved Sauvola Approach in Document Images Binarization”, metode WAN memberikan hasil yang lebih baik  dibandingkan  metode  Niblack,  Sauvola,  Bernsen, dan Feng [9].
Melihat  hasil  yang  cukup  baik  pada  implementasi metode  WAN  ini,  peneliti  ingin  mengujinya  dengan teknologi  OCR.  Tujuannya  adalah  untuk  mengetahui seberapa  baik  penggunaan  metode  WAN  dibandinkan dengan metode lainnya. Hasil penelitian yang diharapkan adalah mengetahui apakah hasil baik metode WAN dalam segmentasi citra akan sejalan dengan hasil ekstraksi teks menggunakan  teknologi  OCR.  Hasil  penelitian  ini nantinya  bisa  digunakan  sebagai  referensi  dalam  proses preprocessing dalam pengolahan karakter teks pada citra, khususnya di bidang teknologi OCR.

## 2. Metodologi
Penelitian ini memiliki tahapan-tahapan seperti yang digambarkan  pada  gambar  1.  Penyusunan  tahapan penelitian bertujuan agar penelitian dapat berjalan secara terstruktur dan terukur.
Gambar 1 . Tahapan penelitian

## A. Studi Pustaka
Penelitian  diawali  dengan  melakukan  studi  pustaka guna  mendapatkan  referensi  mengenai  metode-metode segmentasi  citra  digital,  khususnya  citra  teks.  Studi dilakukan dengan membaca buku-buku dan jurnal terkait.

## Local Adaptive Thressholding
Local Adaptive Thressholding adalah metode dasar dan sederhena  untuk  memisahkan  antara foreground dan background pada  citra  [10].  Metode  ini  lebih  baik dibandingkan dengan metode Thressholding biasa karena
nilai threshold setiap pixel dihitung berdasarkan nilai pixel ketetanggaannya. Jika nilai pixel lebih kecil dibandingkan nilai threshold maka pixel tersebut dikategorikan sebagai background.  Sebaliknya,  jika  pixel  tersebut  lebih  besar dibandingkan  nilai threshold ,  maka  pixel  tersebut dikategorikan sebagai foreground . Nilai ambang ditentukan dengan menggunakan metode Gaussian [11]. Metode ini cocok digunakan pada citra yang memiliki kerapatan nilai yang hampir sama [12].

## Metode Sauvola
Metode  Sauvola  adalah  salah  satu  metode  local adaptive  thressholding  yang  dikembangkan  oleh  J. Sauvola pada tahun 2000 [13]. Metode ini cukup efektif untuk  segmentasi  citra  teks  berdasar  pada  jurnal-jurnal berikut.
a.
Perbaikan Citra Dokumen Hasil Pindai
Menggunakan Metode Simple, Adaptive-Gaussian, dan Otsu Binarization Thresholding [7]
b. Segmentasi  Teks  Naskah  Kuno  yang  Lapuk Menggunakan Adaptive Local Thressholding [4]
c. Local  Adaptive  Thresholding  Menggunakan Metode  Sauvola  sebagai  Tahapan  Pra  Pengolahan pada Data Citra Isyarat EKG (Elektrokardiogram) [14]
Rumus  penghitungan  nilai  threshold  pada  metode Sauvola adalah sebagai berikut :
𝑻𝒉(𝒙, 𝒚) = 𝒎 [(𝟏 − 𝒌 (𝟏 − 𝝈(𝒙, 𝒚)
𝑹 ))]
Dimana,
Th ( x , y ) : nilai threshold pada koordinat (x,y)
m  nilai rata-rata pixel pada koordinat (x,y) k : ukuran window
 ( x , y )   : standar deviasi pada area window x, y R : nilai konstan untuk citra grayscale (128)

## Metode WAN
Metode  WAN  adalah  pengembangan  metode Sauvola  yang  dikembangkan  oleh  Wan  Azani  Mustafa pada  jurnal  “An  Improved  Sauvola  Approach  on Document Images Binarization” pada tahun 2018. Pada penelitiannya, WAN menemukan bahwa nilai yang paling berpengaruh  pada  metode  Sauvola  adalah  nilai  m  [9]. Sehingga, WAN mencoba memodifikasi nilai m dengan nilai baru yaitu :
𝒎 =    ( 𝒎𝒂𝒙 (𝒙, 𝒚) + 𝒎𝒆𝒂𝒏 𝟐 )
Dimana, m : nilai m yang baru max(x,y) : nilai pixel tertinggi pada area window (x,y) mean : nilai rata-rata pada area window (x,y)
Sehingga  rumus  perhitungan  nilai  threshold  yang  baru adalah sebagai berikut :
Studi Pustaka Implementasi Proses Preprocessing Citra
Menggunakan Metode WAN Pengujian dengan Teknologi OCR
Analisa Hasil
𝑻𝒉(𝒙, 𝒚) = ( 𝒎𝒂𝒙 (𝒙, 𝒚) + 𝒎𝒆𝒂𝒏
𝟐 ) [(𝟏 − 𝒌 ( 𝟏 − 𝝈(𝒙, 𝒚)
𝑹 ))]

## Dimana,
Th(x,y)  : nilai threshold pada koordinat (x,y) max(x,y) : nilai pixel tertinggi pada area window (x,y) mean : nilai rata-rata pada area window (x,y) k : ukuran window  (x, y)   : standar deviasi pada area window (x, y)
R : nilai konstan untuk citra grayscale (128)

## B. Implementeasi Proses Preprocessing
Pada tahapan ini akan dilakukan pembuatan program untuk  proses preprocessing citra.  Adapun  urut-urutan program bisa dilihat pada gambar 2 berikut.
Gambar 2. Tahapan Proses Preprocessing Citra
Implementasi  proses preprocessing ini  akan  dibuat menggunakan  bahasa  pemrograman  Python  3.7  dengan library openCV. OpenCV adalah 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 [15].
Langkah  pertama  adalah  melakukan  inputan  citra digital. Dimana citra digital yang dapat diproses dibatasi dengan format file .JPG atau .JPEG dengan ukuran file maksimal  200  KB.  Hal  ini  dilakukan  agar  proses preprocessing tidak terlalu lama.  Apabila citra digital yang dimasukkan merupakan citra berwarna, maka citra akan dikonversi menjadi bentuk grayscale . Sedangkan jika sudah berbentuk grayscale ,  maka  langkah  ini  tidak  dilakukan. Langkah  selanjutnya  adalah  mengimplementasikan metode  WAN.  Hasil  akhir  program  adalah  citra  digital lain dengan format .JPG.

## C. Pengujian dengan Teknologi OCR
Citra  yang  telah  dilakukan  proses preprocessing kemudian  diekstraksi  dengan  menggunakan  aplikasi OCR.  Aplikasi  OCR  ini  dibuat  dengan  menggunakan bahasa  pemrograman  Python  dan  library  Tesseract. Tesseract  sendiri  adalah  library  yang  bersifat open  source dan  telah  banyak  digunakan  untuk  melakukan  proses ekstraksi karakter pada citra digital [16].
Hasil  ekstraksi  teks  yang  didapatkan  kemudian dibandingkan dengan karakter aslinya yang dibaca secara manual. Hasil dari perhitungan ini disebut sebagai Match Rate  (tingkat  kecocokan).  Rumus  untuk  menghitung tingkat kecocokan ini adalah sebagai berikut :
𝒓 = ( 𝒏 𝒎 ) ∗ 𝟏𝟎𝟎% Deskripsi : r : match rate (tingkat kecocokan) n : jumlah karakter hasil ekstraksi yang sesuai m
: jumlah karakter asli
Gambar  yang  diuji  berjumlah  15  gambar  untuk masing-masing gambar. Gambar diambil dalam berbagai bentuk dan berasal dari berbagai sumber seperti dokumen hasil  pindai,  gambar  foto  dari  kamera  handphone, tangkapan layar, dan lain-lain.
Hasil nilai match rate akan dirangkum ke dalam tabel agar lebih mudah dibaca dan dianalisa.

## D. Analisa Hasil
Langkah terakhir dalam penelitian ini adalah analisa hasil.  Pada  langkah  ini,  hasil  pengujian  dianalisa  lebih lanut  untuk  mengetahui  apakah  citra  teks  yang  difilter terlebih dahulu menggunakan metode WAN memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan citra aslinya. Selain itu, analisa  juga  dilakukan  dengan  membandingkan presentase  rata-rata  match  rate  dari  metode  WAN dibandingkan  dengan  menggunakan  metode  lain  pada penelitian-penelitian sebelumnya.
Pada  akhirnya,  analisa  hasil  akan  menyajikan kesimpulan  apakah  metode  WAN  ini  lebih  baik  dari metode-metode yang lainnya atau tidak.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Langkah-langkah  penelitian  dilakukan  dengan mengikuti alur yang dibaut pada bagian metodologi.

## A. Implementasi Proses Preprocessing
Untuk  mengimplementasikan  penelitin  ini  dibuat sebuah  program  dengan  menggunakan  bahasa pemrograman python. Program akan melakukan konversi citra,  segmentasi  citra  menggunakan  metode  WAN, menampilkan  hasil  pada  layar  sekaligus  menyimpan  file hasil  segmentasi.  Tampilan  program  dapat  dilihat  pada gambar  3.  Pada  tampilan  utama  program,  pengguna diminta  untuk  memasukkan  nama  file  yang  akan dilakukan segmentasi.
Gambar 3 . Tampilan Program Segmentasi
Ketika  dijalankan,  program  akan  melakukan segmentasi  terhadap  file  gambar  yang  dimasukkan. Beberapa contoh hasil dari segmentasi citra dapat dilihat pada gambar 4, 5, dan 6 berikut.
Input Citra Digital
Konversi Citra Digital Berwarna Menjadi Citra Grayscale
Implementasi Metode
WAN
Hasil Akhir
Gambar 4 . Contoh Dokumen Hasil Pindai Hasil pada gambar 4, dapat dilihat bahwa secara kasat mata, hasil segmentasi citra menggunakan metode WAN memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan metode  Sauvola.  Pada  metode  Sauvola,  terdapat  blok warna  putih  yang  menyebabkan  angka  07.18  menjadi terlihat kurang jelas.
Gambar 5 .  Contoh Dokumen Hasil Pindai
Berbeda  dengan  hasil  pada  gambar  4,  hasil  yang ditunjukkan pada gambar 5 di atas menunjukkan bahwa metode Sauvola memberikan hasil yang jauh lebih  baik dibandingkan dengan metode WAN. Pada metode WAN, hampir  keseluruhan  teks  tidak  terbaca.  Sedangkan  saat menggunakan metode Sauvola hasilnya terlihat jelas.
Gambar 6 .  Contoh Dokumen Hasil Pindai
Selaras dengan hasil pada gambar 5, hasil segmentasi terhadap citra teks tulisan tangan menunjukkan hasil yang kurang  baik  saat  menggunakan  metode  WAN  seperti yang  ditunjukkan  pada  gambar  6  di  atas.  Di  sisi  lain, dengan menggunakan metode Sauvola, hasil segmentasi
citra  terlihat  lebih  baik  dibandingkan  dengan  metode WAN maupun citra aslinya.

## B. Pengujian dengan Teknologi OCR
Selanjutnya  akan  dilakukan  pengujian  dengan menggunakan teknologi OCR. Pada proses pengujian ini dibuat sebuah program lain dengan bahasa pemrograman Python  dan  library  Tesseract.  Tampilan  awal  program bisa dilihat pada gambar 7 berikut.
Gambar 7 .  Hasil Konversi ke Citra Grayscale
Pengguna akan diminta memasukkan nama file yang akan diekstraksi. File gambar yang diekstraksi adalah file gambar asli (tanpa proses preprocessing ), file gambar setelah mengalami preprocessing dengan  menggunakan  metode Sauvola,  dan  file  gambar  setelah  mengalami preprocessing dengan menggunakan metode WAN. Salah satu contoh hasil  ekstraksi  saat  program  dijalankan  adalah  seperti ditunjukkan  pada  gambar  8.  Pada  proses  ini,  bentuk gambar yang diekstraksi adalah seperti yang ditunjukkan pada gambar 4. Jika ditulis ke dalam bentuk tabel maka hasilnya seperti yang terlihat pada tabel 1.
Gambar 8 .  Hasil Konversi ke Citra Grayscale Tabel 1 Hasil Ekstraksi Teks Terhadap Gambar1.jpg Proses Deskripsi Hasil Teks Asli  Teks Dibaca Manual B  6703  WJF 07.18 OCR 1 Ekstraksi Terhadap Gambar Asli B  4703  WUF 9718 OCR 2 Ekstraksi Terhadap Gambar Setelah Diproses Menggunakan Metode Sauvola - OCR 3 Ekstraksi Terhadap Gambar Setelah Diproses Menggunakan Metode WAN B  G703  WJF 97-18
Pada tabel 1 di atas dapat dilihat bahwa hasil ekstraksi citra teks langsung pada gambar aslinya (OCR 1) maupun terhadap gambar yang sudah dilakukan proses preprocessing tidak  memberikan  hasil  yang  sama  dengan  teks  aslinya. Hasil pada OCR 1 dimana ekstraksi dilakukan langsung pada  citra  digital,  memberikan  hasil  yang  cukup  bagus, dengan  tingkat  kecocokan  sebesar  :  (9/13)  *  100%  =
69%.  Sedangkan  pada  OCR  2  dimana  citra  dilakukan proses preprocessing menggunakan  metode  Sauvola,  tidak ada  teks  yang  berhasil  diesktraksi,  sehingga  tingkat kecocockannya adalah 0 %. Sementara itu pada OCR 3 dimana citgra dilakukan proses preprocessing menggunakan metode  WAN,  tingkat  kecocokannya  adalah  sebesar (10/13) * 100% = 77%. Jadi, dalam kasus gambar 1 ini, metode  WAN  memberikan  hasil  yang  paling  baik dibandingkan dengan dua metode yang lainnya.
Selanjutnya,  pada  tabel  2  berikut  dilakukan  proses ekstraksi  terhadap  gambar  5.  Hasil  ekstraksi menunjukkan  bahwa  ekstraksi  terhadap  gambar  asli (OCR  1)  maupun  terhadap  gambar  setelah  diproses menggunakan  metode  Sauvola  (OCR  2)  menunjukkan hasil yang relatif sama dengan tingkat kecocokan sebesar :  (43/56)  *  100%  =  77%.  Sedangkan  dengan  metode WAN tidak menghasilkan teks apapun, sehingga tingkat kecocokan adalah 0%.
Tabel 2 Hasil Ekstraksi Teks Terhadap Gambar5.jpg Proses Deskripsi Hasil Teks Asli  Teks Dibaca Manual  TRANSFER DARI BANK: MANDIRI NAMA: DARMAWAN NO. REK: 90000047XXXXX OCR 1 Ekstraksi  Terhadap Gambar Asli BANK: MANDIRI NAMA: DARMAWAN NO. REK: 90000047xXxXxXX OCR 2 Ekstraksi  Terhadap Gambar Setelah Diproses Menggunakan Metode Sauvola BANK: MANDIRI NAMA: DARMAWAN NO. REK: 90000047XXXXX OCR 3 Ekstraksi  Terhadap Gambar Setelah Diproses Menggunakan Metode WAN -
Tabel  3  adalah  hasil  ekstraksi  yang  dilakukan terhadap gambar 6. Hasil ekstraksi menunjukkan bahwa ekstraksi  terhadap  gambar  asli,  walaupun  mendapatkan hasil,  akan  tetapi  tidak  dapat  merepresentasikan  teks aslinya,  sehingga  dianggap  tidak  ada  atau  tingkat kecocokan 0%. Begitu juga dengan menggunakan metode WAN,  tidak  ada  hasil  ekstraksi  sama  sekali  sehingga tingkat  kecocokan  juga  0%.  Hasil  yang  cukup  baik ditunjukkan  pada  ekstraksi  terhadap  gambar  yang diproses menggunakan metode Sauvola, dimana tingkat kecocokan adalah sebesar : (82/135) * 100 % = 61%.
Hasil  ekstraksi  untuk  keseluruhan  gambar  uji dirangkum pada tabel 4 berikut. Pada tabel 4 juga sudah dihitung  tingkat  kecocokan  karakter  hasil  ekstraksi dengan karakter aslinya. Sesuai dengan hasil pada tabel 4 tersebut, ekstraksi citra teks yang menggunakan teknologi OCR  yang  paling  bagus  adalah  langsung  terhadap  citra
aslinya  dengan  rata-rata  persentase  tingkat  kecocokan sebesar  52,33  %,  disusul  dengan  citra  yang  sudah dilakukan preprocessing dengan  metode  WAN  dengan tingkat kecocokan sebesar 26,93 %, dan terakhir adalah citra  yang  sudah  dilakukan preprocessing dengan  metode Sauvola dengan tingkat kecocokan sebesar 23,27 %.
Tabel 3 Hasil Ekstraksi Teks Terhadap Gambar6.jpg Proses Deskripsi Hasil Teks Asli  Teks Dibaca Manual walaupun banyak negeri  kujalani  yang mahsyur permai dikata  orang  Tetapi kampung dan rumahku  Disanalah kurasa senang Tanaku tak kulupakan engkau kubanggakan OCR 1 Ekstraksi Terhadap  Gambar Asli a 2 i Relish pee oe OCR 2 Ekstraksi Terhadap  Gambar Setelah  Diproses Menggunakan Metode Sauvola Talavpon+ banal regent  Kyjdani  gang Mahsyor perma diketa  ofang  Tetagi Kampung don Mmeabke  Disandich tuasa Senang OCR 3 Ekstraksi Terhadap  Gambar Setelah  Diproses Menggunakan Metode WAN Taneiyu:. tok: owpatean @rskou. htubanggaken:

## C. Analisa Hasil
Berdasarkan  rangkuman  hasil  pengujian  yang dilakukan, dapat disimpulkan bahwa ekstraksi citra teks menggunakan  teknologi  OCR  dengan  library  Tesseract terbaik  adalah  langsung  terhadap  citra  aslinya,  disusul dengan  citra  teks  yang  dilakukan preprocessing menggunakan  metode  WAN,  dan  terakhir  adalah  citra teks  yang  dilakukan preprocessing menggunakan  metode Sauvola.  Hal  ini  sejalan  dengan  dengan  penelitian  yang dilakukan oleh Wan Azani Mustafa pada jurnal “An Improved Sauvola Approach on Document Images Binarization”,  dimana  citra  hasil preprocessing menggunakan metode WAN memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan metode Sauvola.
Hal  menarik  dari  hasil  penelitian  ini  adalah meskipun  secara  rata-rata  metode  Sauvola  memberikan hasil  yang  paling  buruk,  akan  tetapi  metode  Sauvola memberikan  hasil  yang  lebih  konsisten  dibandingkan metode WAN. Hasil ini dapat dilihat dari 15 gambar uji, metode  Sauvola  berhasil  mengekstraksi  10  gambar, sedangkan metode WAN hanya berhasil mengekestraksi 6 gambar.
Akan tetapi yang perlu diperhatikan juga adalah dari 6 gambar yang berhasil diekstraksi dengan metode WAN, 4 diantaranya memberikan hasil terbaik dibanding metode lainnya.  Sehingga,  penulis  berpendapat  bahwa  proses preprocessing menggunakan  metode  WAN  akan memberikan  hasil  yang  ekstrim  (bagus  sekali  atau  jelek
sekali)  dan  tidak  bisa  digunakan  untuk  berbagai jenis/kondisi  gambar.  Disisi  lain  proses preprocessing menggunakan  metode  Sauvola  memberikan  hasil  yang lebih  moderat,  sehingga  bisa  digunakan  untuk  berbagai jenis/kondisi gambar.
Tabel 4 Rangkuman Hasil Ekstraksi Teks Untuk Keseluruhan Gambar Uji
No Gambar Jumlah Karakter Teks Asli Perhitungan Match Rate Menggunakan OCR Asli Sauvola WAN Cocok % Cocok % Cocok % Gambar 1 13 9 69 0 - 10 77 Gambar  2 12 0 - 0 - 0 - Gambar  3 56 43 77 43 77 0 - Gambar  4 63 0 - 0 - 0 - Gambar  5 108 103 95 99 92 0 - Gambar  6 124 27 22 37 30 120 97 Gambar  7 57 45 79 45 79 0 - Gambar  8 51 51 100 50 98 51 100 Gambar  9 71 66 93 65 91 67 94 Gambar  10 369 213 58 0 - 44 12 Gambar  11 151 110 73 0 - 0 - Gambar  12 132 0 - 36 28 0 - Gambar  13 238 88 37 68 29 57 24 Gambar  14 119 98 82 78 66 0 - Gambar  15 135 0 - 82 61 0 - Nilai Rata-rata Match Rate 52,33 % 23,27 % 26,93 %

## 4. Kesimpulan
Hasil terbaik dari proses ekstraksi karakter pada citra teks  dengan  menggunakan  teknologi  OCR  dan library Tesseract adalah ekstraksi langsung pada gambar aslinya dengan  tingkat  kecocokan  sebesar  52,33%.  Disusul dengan  ekstraksi  pada  citra  seteleh  dilakukan  proses preprocessing dengan menggunakan metode WAN dengan tingkat  kecocokan  sebesar  26,93%,  dan  terakhir  adalah dengan  metode  Sauvola  dengan  tingkat  kecocokan sebesar 23,27%. Hasil ini sejalan dengan hasil penelitian sebelumnya, yang dilakukan oleh Wan Azzani (pencetus metode  WAN)  yang  menyataan  bahwa  penggunaan metode  WAN  lebih  baik  dibandingkan  dengan  metode lainnya  termasuk  metode  Sauvola.  Meskipun  begitu, penggunaan metode WAN dalam proses preprocessing citra menghasilkan  output  yang  cenderung  ekstrim  sehingga tidak bisa digunakan untuk berbagai jenis/kondisi  citra. Sebaliknya, metode Sauvola memberikan hasil yang lebih moderat sehingga lebih memungkinkan digunakan untuk berbagai jenis/kondisi gambar.

## 5. Daftar Pustaka
[1]   K. Ibnutama and G. Suryanata, "Ekstraksi Karakter Citra Menggunakan Optical Character Recognition Untuk  Pencetakan  Nomor  Kendaraan  Pada  Struk Parkir," Jurnal  Media  Informatika  Budidarma, vol.  4, no. 4, 2020.
[2]   G. Kumar and P. K. Bhatia, "A Detailed Review of Feature Extraction in Image Processing Systems," in Fourth International Conference on Advanced Computing
& Communication Technologies , Rohtak, India, 2020.
[3]   M.  D.  N.  Azis,  S.  A.  Syakri  and  Z.  K.  Simbolon, "Rancang  Bangun  Aplikasi  Perbaikan  Citra  Hasil Scan  Dokumen  Lama  Dengan  Metode  Filtering," Jurnal Teknologi Rekayasa Informasi dan Komputer, vol. 1, no. 2, 2018.
[4]   K.  Fatimah,  Segmentasi  Teks  Naskah  Kuno  yang Lapuk
Menggunakan Adaptive Local
Thressholding,  Surabaya:  Departemen  Teknik Komputer, Institut Teknologi Sepuluh November, 2018.
[5]   K. A. Hamad and M. Kaya, "A Detailed Analysis of Optical  Character  Recognition  Technology," International Journal of Applied Mathematics, Electronics and Computers, vol. 4, no. 1, 2016.
[6]   M.  Brisinello,  M.  P.  M.  Pul  and  T.  Andelic, "Improving  Optical  Character  Recognition Performance  for  Low  Quality  Images,"  in International  Symposium  ELMAR,  IEEE,  2017. , Zadar, 2017.
[7]   D. T. Anggraeni, "Perbaikan Citra Dokumen Hasil Pindai  Menggunakan  Metode  Simple,  Adaptive- Gaussian,  dan  Otsu  Binarization  Thresholding,"
Jurnal  Manajemen  Sistem  Informasi  dan  Teknologi, vol. 11, no. 2, pp. 71-77, 2021.
[8]   C. Wibawa and D. T. Anggraeni, "Comparison of Image  Segmentation  Method  in  Image  Character Extraction Preprocessing Using Optical Character Recognition," Jurnal Teknik Informatika (Jutif), vol. 4, no. 3, pp. 583-589, 2023.
[9]   W.  A.  Mustafa,  H.  Yazid  and  M.  Jaafar,  "An Improved Sauvola Approach on Document Images Binarization," Journal  of  Telecommunication,  Electronic and Computer Engineering (JTEC), vol. 10, no. 2, pp.
43-50, 2018.
[10]  R.  C.  Gonzales  and  R.  E.  Woods,  Digital  Image Processing, Third, New Jersey, USA: Prentice Hall, 2008.
[11]  O. Team, "Transformasi Citra Biner Menggunakan Metode  Thresholding  Dan  Otsu,"  OpenCV, [Online]. Available: https://docs.opencv.org/master/d7/d4d/tutorial.
[Accessed 27 10 2023].
[12]  M.  Hatta  and  I.  G.  Susrama,  "Counting  Sperma Aktif  Menggunakan Metode Otsu Threshold Dan Local Adaptive Threshold," Teknika: Engineering and Sains Journal, vol. 1, no. 1, 2017.
[13]  J. Sauvola and M. Pietikäinen, "Adaptive Document Image Binarization," Pattern recognition, vol. 33, no. 2, pp. 225-236, 2000.
[14]  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. 1, 2022.
[15]  O.  Team,  "OpenCV  -  Tentang,"  OpenCV  Team, 2023. [Online].
Available:
https://opencv.org/about/.  [Accessed  03  11 2023].
[16]  Nanonets, "How to OCR with Tesseract, OpenCV and Python," Nanonets, 2023. [Online]. Available: https://nanonets.com/blog/ocr-with-tesseract. [Accessed 06 11 2023].