e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 11 No. 2
Perbaikan Citra Dokumen Hasil Pindai Menggunakan Metode
Simple, Adaptive-Gaussian,

## dan Otsu Binarization Thresholding

## Dessy Tri Anggraeni
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Gunadarma INDONESIA dessytri@staff.gunadarma.ac.id
Abstract – The use of digital images from scanned documents is commonly used both for data backup and for further processing. However, often the digital image obtained is not optimum due to various factors like noise. The method to improve the quality of digital images is to filter images using the Thresholding method. This study compares three Thresholding methods, which are Simple Thresholding, Adaptive-Gaussian Thresholding, and Otsu Binarization. All three methods have advantages and disadvantages. However, using the MSE and PSNR assessment parameters, the Simple Thresholding method shows better quality with an MSE value of 5,196.76, followed by Otsu Binarization with a value of 5,934.10, and Adaptive-Gaussian Thresholding with a value of 9,025.29. Meanwhile, by using PSNR, the value for Simple Thresholding is 13.37, followed by Otsu Binarization with a value of 12.47, and Adaptive-Gaussian Thresholding with a value of 10.31.
Keyword: Adaptive-Gaussian Thresholding; Digital Image; Simple Thresholding; Thresholding; Otsu Binarization.

## 1. Pendahuluan
Citra  adalah  gambar  pada  bidang  dwimatra  (dua dimensi).  Menurut Munir, citra digital adalah citra yang dihasilkan  dari  proses  digitalisasi.  Sedangkan  digitalisasi adalah  representasi  citra  dari  citra  malar  (kontinu) menjadi nilai-nilai diskrit agar dapat diolah menggunakan komputer [1] .  Menurut  Sutoyo,  citra  digital  merupakan larik (array) yang  berisi  nilai-nilai  real  maupun  komplek yang  direpresentasikan  dengan  deretan  bit  tertentu [2] . Citra  digital  banyak  dihasilkan  dari  peralatan  digital seperti  kamera  dan  scanner.  Secara  khusus  scanner banyak digunakan untuk membuat salinan dokumen fisik menjadi dokumen digital dalam bentuk citra digital. Citra digital  ini  bisa  digunakan  untuk backup data  maupun diolah  lebih  lanjut  seperti  pada  kasus  konversi  citra  ke dokumen  digital,  teknologi  OCR  ( Optical  Character Recognition ), koreksi lembar jawab otomatis, dan lain-lain. Akan  tetapi,  seringkali  citra  digital  yang  dihasilkan dari  hasil scanning memiliki  banyak noise (gangguan) maupun  memberikan  hasil  yang  kurang  optimal dikarenakan  oleh  berbagai  faktor,  seperti  kurangnya pencahayaan, kondisi  berkas, kualitas alat, dan lain-lain. Hal  ini  akan  mempengaruhi  output  pada  proses-proses pengolahan citra selanjutnya. Citra digital yang demikian perlu  diperbaiki  agar  dapat  memberikan  hasil  yang optimal.
Salah  satu  metode  perbaikan  citra  yang  dapat digunakan  adalah  Metode Thresholding (pengambangan). Secara  sederhana  metode  ini  akan  memisahkan  tingkat keabuan citra berdasarkan batas ambang tertentu [3] .
Metode  ini  cocok  digunakan  untuk  perbaikan  citra dokumen  dikarenakan  biasanya  hanya  dibutuhkan  dua warna yaitu warna hitam untuk isi dokumen dan warna putih untuk latar belakang. Variasi Metode Thresholding ini pun  bermacam-macam.  Pada  penelitian  ini  akan digunakana Metode Simple Thresholding , Adaptive-Gaussian Thresholding , dan Otsu Binarization . Dengan digunakannya beberapa  variasi  metode  ini  diharapkan  dapat memberikan pilihan metode terbaik yang bisa digunakan untuk perbaikan kualitas citra dokumen hasil pindai.

## 2. Metodologi
Metode  penelitian  merupakan  gambaran  tahapan- tahapan  yang  dilakukan  dalam  penelitian  sehingga pelaksanaan  penelitian  dapat  berjalan  dengan  lebih terstruktur.  Gambar  1  berikut  merupakan  metodologi dalam penelitian ini.
Penelitian  diawali  dengan  memasukkan  input  citra digital.  Citra  digital  yang  dimasukkan  bisa  berupa  citra berwarna  maupun grayscale dengan  format  JPEG  atau JPG.
Langkah selanjutnya adalah mengubah citra inputan menjadi  citra  grayscale.  Jika  citra  inputan  adalah  citra berwarna,  maka  harus  dikonversi  dahulu  menjadi  citra grayscale . Sedangkan jika citra inputan sudah dalam bentuk citra grayscale , maka tidak dilakukan proses konversi. Setelah  itu  dilakukan  proses filtering citra menggunakan  metode-metode Thresholding yang  telah ditentukan  yaitu Simple  Thresholding , Adaptive-Gaussian Thresholding , dan Otsu Binarization .
Terakreditasi SINTA Peringkat 5 Surat Keputusan Menristek / Kepala BRIN No. 200/M/KPT/2020
Masa berlaku mulai Vol. 8 No. 1 tahun 2018 s.d. Vol. 12 No. 2 tahun 2022 Terbit online pada laman web jurnal http://jurnal.ubl.ac.id/index.php/expert
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 11 No. 2
Gambar 1. Metodologi Penelitian
Output citra  yang  dihasilkan  bisa  dinilai  secara subyektif  dan  obyektif.  Secara  subyektif  penilaian dilakukan  dengan  melihat  secara  langsung  output  citra. Sedangkan secara obyektif dilakukan dengan menggunakan  beberapa  parameter  seperti Mean  Square Error (MSE) dan Peak Signal to Noise Ratio (MSE) .
A. Metode Thresholding
Thresholding adalah  salah  satu  metode  segmentasi citra  yang  memisahkan  antara  obyek  dengan background dalam  suatu  citra  berdasarkan  pada  perbedaan kecerahannya  atau  gelap  terangnya. Region citra  yang cenderung  gelap  akan  dibuat  semakin  gelap,  sedangkan region citra yang cenderung terang akan dibuat semakin terang [4] . Thresholding digunakan untuk men-segmentasi gambar  dengan  pengaturan  semua  piksel  yang  nilai intensitasnya  di  atas  ambang  batas  nilai  menjadi  latar depan  dan  semua  piksel  yang  tersisa  menjadi  latar belakang [5] .
B. Simple Thresholding
Simple  Thresholding adalah  metode Thresholding yang akan  memisahkan  warna  pada  citra  menjadi  dua  kelas berdasarkan batas ambang tertentu ( threshold value ). Batas ambang ini akan digunakan untuk seluruh pixel di dalam citra. Jika nilai pixel lebih kecil dari batas ambang maka akan  diset  ke  nilai  bawah  (nilai  0),  sedangkan  jika  nilai pixel lebih besar dari batas ambang maka akan diset ke nilai  atas  (nilai  255) [5] .  Nilai  batas  ambang  bisa ditentukan  dengan  melihat  histogram  citra.  Nilai  batas ambang  dipilih  untuk  membuat  galat  sekecil  mungkin. Nilai batas ambang adalah edge atau siku dari garis diagram pada histogram [1] .
C. Adaptive-Gaussian Thresholding
Adaptive Thresholding adalah metode Thresholding yang dilakukan dengan memecah citra menjadi region-region yang lebih kecil. Selanjutnya setiap region akan memiliki
nilai batas ambang masing-masing yang akan digunakan untuk  melakukan  proses Thresholding [1] .  Metode  ini dianggap dapat mempertahankan lebih banyak informasi dibandingkan  dengan  simple Thresholding .  Nilai  ambang ditentukan dengan menggunakan metode Gaussian [6] . Metode Adaptive Threshold cocok digunakan sebagai ambang  batas  pada  citra  yang  memiliki  kerapatan  nilai yang hampir sama [7] .

## D. Otsu Binarization
Metode  Otsu  bertujuan  untuk  membagi  histogram citra  keabuan  kedalam  dua  daerah  yang  berbeda  secara otomatis  tanpa  adanya  bantuan  dari  pengguna  untuk memasukkan  nilai  ambang.  Pendekatan  yang  dilakukan oleh metode otsu yaitu dengan analisis diskriminan yang menentukan suatu variabel sehingga dapat membedakan antara dua atau lebih kelompok yang muncul secara alami. Untuk memisahkan objek dengan latar belakang analisis diskriminan akan memaksimumkan variabel tersebut [8] . Menurut  Debi  Razabni  Erika  dan  Sinar  Sinurat (2020), metode Otsu Binarization dapat mendeteksi suatu citra digital walaupun memiliki tingkat noise yang tinggi [9] .

## E. Metode Evaluasi MSE
Mean  Square  Error  (MSE) adalah  parameter  yang sering  digunakan  sebagai  indikator  untuk  mengukur kemiripan dua buah citra. Parameter ini menghitung nilai error  kuadrat  rata-rata  dari  citra  asli  dengan  citra  hasil pengolahan [10] . Semakin kecil nilainya maka kedua citra dikatakan  semakin  mirip.  Rumus (1) perhitungan  MSE adalah sebagai berikut:
MSE  = 1 𝑚 𝑥 𝑛 ∑ ∑ [𝑓(𝑖, 𝑗) − 𝑔(𝑖, 𝑗)] 𝑚−1 𝑗=0 2 𝑛−1 𝑖=0 (1)
Dimana pada rumus (1); m x n adalah ukuran panjang x lebar citra, f(i, j) adalah titik koordinat pixel citra asli, dan g(i, j) adalah titik koordinat pixel citra hasil pengolahan.
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 11 No. 2

## F. Metode Evaluasi PSNR
Peak  Signal  to  Noise  Rati o (PSNR) adalah perbandingan  antara  nilai  maksimum  dari  sinyal  yang diukur  dengan  besarnya  derau  yang  berpengaruh  pada sinyal tersebut [11] . Untuk menghitung nilai PSNR perlu dihitung  terlebih  dahulu  nilai  MSE-nya.  Satuan  PSNR adalah db. Kedua citra dikatakan mirip apabila nilai PSNR tinggi.  Rumus (2) perhitungan  PSNR  adalah  sebagai berikut:
𝑃𝑆𝑁𝑅 = 10  𝑙𝑜𝑔 10 2552 𝑀𝑆𝐸 (2)

## 3. Hasil dan Pembahasan
Tahapan  penelitian  dilakukan  sesuai  dengan  alur yang telah dibuat pada bagian metodologi penelitian.

## A. Input Citra Digital
Tahap pertama adalah menentukan citra digital yang akan diperbaiki kualitasnya. Format citra ditentukan yaitu citra  berekstensi  .jpg  atau  .jpeg.  Jumlah  citra  yang  akan diujikan pada penelitian ini berjumlah 15 citra. Gambar 2 merupakan salah satu contoh citra yang akan digunakan.

## B. Konversi Citra
Jika citra inputan adalah citra berwarna, maka proses pada  tahap  kedua  adalah  mengkonversi  citra  iputan menjadi citra grayscale . Namun apabila citra inputan sudah merupakan citra grayscale , maka bisa langsung dilanjutkan ke proses filterisasi pada tahap selanjutnya. Contoh citra grayscale hasil konversi dari Gambar 2 adalah seperti pada Gambar 3.

## C. Filtering Citra
Filtering  citra  akan  dilakukan  menggunakan  tiga metode  yaitu Simple  Thresholding,  Adaptive-Gaussian Thresholding, dan Otsu Binarization .
1) Simple Thresholding Pada metode Simple Thresholding perlu ditentukan nilai ambang secara manual. Nilai ambang ditentukan dengan melihat  histogram  citra.  Gambar  3  memiliki  histogram seperti ditunjukkan pada Gambar 4.
Histogram yang dihasilkan memiliki pola dua bukit, sehingga  nilai  ambang  bisa  ditentukan  dengan  cara melihat  lembah  terdalam  diantara  dua  bukit.  Dengan demikian, bisa ditentukan nilai ambang yang tepat adalah kurang lebih 170.
Nilai ambang kemudian diterapkan  pada filterisasi citra hingga menghasilkan citra seperti pada  Gambar 5. Output citra  terlihat  cukup  bagus  dimana  teks/tulisan sebagian besar bisa terbaca dengan jelas. Beberapa bagian teks  terlihat  terlalu  tebal,  seperti  pada  tulisan “MEMBANGUN  BANGSA”  sehingga  agak  sulit teridentifikasi. Noise yang dihasilkan juga relatif sedikit.
2) Adaptive-Gaussian Thresholding Pada  metode Adaptive-Gaussian  Thresholding ,  citra dipecah  menjadi region-region .  Nilai  batas  ambang  dan filterisasi dilakukan untuk setiap region . Penentuan  batas ambang  ditentukan  menggunakan  metode  Gaussian. Hasil output citra bisa dilihat pada Gambar 6.
Pada hasil terlihat bahwa noise yang dihasilkan cukup banyak  sehingga  mengganggu  identifikasi  teks/tulisan. Akan tetapi secara kasat mata, semua tulisan/teks tetap bisa  dibaca  dengan  jelas.  Tidak  ada  teks/tulisan  yang terlalu tebal seperti pada metode Simple Thresholding .
3) Otsu Binarization Thresholding
Metode Otsu Binarization hampir sama dengan Simple Thresholding ,  dimana  filter  dilakukan  untuk  keseluruhan citra dengan mengacu pada nilai ambang tertentu. Akan tetapi  pada Otsu  Binarization ,  nilai  ambang  ini  akan ditentukan secara otomatis oleh program menggunakan perhitungan formulasi Otsu. Output citra yang dihasilkan bisa dilihat pada Gambar 7.
Citra  output  hampir  sama  dengan  output menggunakan Simple Thresholding . Keseluruhan teks/tulisan  dapat  terbaca  dengan  jelas.  Pada  bagian tulisan  “MEMBANGUN  BANGSA”  pun,  meskipun lebih tebal, akan tetapi lebih baik dibandingkan metode Simple  Thresholding.  Noise yang  dihasilkan  juga  relatif sedikit.
Hasil output hasil filtering lainnya bisa dilihat pada Gambar 8 dan Gambar 9.
Pada  Gambar  8  secara  kasat  mata  terlihat  bahwa output dari metode Simple Thresholding tidak bisa terbaca karena  banyak  noise,  output  dari  metode Adaptive- Gaussian juga tidak bisa terbaca dikarenakan teks menjadi blur, dan output dari  metode Otsu  Binarization lebih  bisa terbaca.
Pada  Gambar  9  hasilnya  sedikit  berbeda  dimana output  dengan  metode Simple  Thresholding dan Otsu Binarization hampir sama dan sebagian besar bisa terbaca meskipun  ada  beberapa  bagian  yang  tidak  bisa  dibaca. Sedangkan output metode Adaptive-Gaussian bisa terbaca di semua bagian.

## D. Evaluasi Citra Input
Evaluasi  citra  dihitung  dengan  menggunakan parameter MSE dan PSNR. Tabel 1 menunjukkan  nilai MSE  dan  PSNR  citra  menggunakan  masing-masing metode Thresholding . Rata-rata nilai MSE untuk Simple Thresholding adalah 5.196,76, Adaptive-Gaussian Thresholding adalah  9.025,29, dan Otsu Binarization adalah 5.934,10. Sedangkan  rata-rata nilai PSNR untuk metode Simple Thresholding adalah 13.37, Adaptive-Gaussian Thresholding adalah  10.31,  dan Otsu Binariziation adalah 12,47.
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 11 No. 2
Gambar 2. Contoh Dokumen Hasil Pindai
Gambar 3. Hasil Konversi ke Citra Grayscale
Gambar 4. Histogram Citra
Gambar 5. Citra Hasil Filterisasi dengan Metode Simple Thresholding
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 11 No. 2
Gambar 6. Citra Hasil Filterisasi dengan Metode Adaptive-Gaussian Thresholding
Gambar 7. Citra Hasil Filterisasi dengan Metode Otsu Binarization Thresholding
Gambar 8. Perbandingan Citra Asli dan Citra Hasil Filterisasi
Gambar 9. Perbandingan Citra Asli dan Citra Hasil Filterisasi (a)
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 11 No. 2
Gambar 9. Perbandingan Citra Asli dan Citra Hasil Filterisasi (b)
Tabel 1. Nilai MSE dan PSNR Citra Hasil Filterisasi
Citra MSE PSNR Simple AG OTSU Simple AG OTSU Citra 1 4.564,66 7.136,35       6.741,74 11,45 9,58             9,84 Citra 2 893,03 1.573,66          972,10 18,62 16,16           18,25 Citra 3 2.290,21 8.448,42       2.514,48 14,53 8,86           14,12 Citra 4 10.549,97 16.141,41    11.862,99 7,90 6,05             7,38 Citra 5 12.805,43 14.430,75    13.634,47 7,05 6,53             6,78 Citra 6 415,31 1.437,28          594,66 21,94 16,55           20,38 Citra 7 12.247,78 13.618,66    12.250,85 7,25 6,78             7,24 Citra 8 800,68 1.466,03       1.015,06 19,09 16,46           18,06 Citra 9 3.840,24 13.824,31       3.957,11 12,28 6,72           12,15 Citra 10 1.211,52 4.836,09       1.487,40 17,29 11,28           16,40 Citra 11 1.095,41 3274.53       3.941,69 17,70 12,97           12,17 Citra 12 12.702,64 15.898,42    15.381,85 7,09 6,11             6,26 Citra 13 906,03 1.429,73          983,92 18,56 16,58           18,20 Citra 14 5.174,47 14.669,32       5.219,20 10,90 6,45           10,95 Citra 15 8.453,96 11.443,60       8.453,92 8,86 7,54             8,86 Rata-rata      5.196,76       9.025,29       5.934,10           13,37           10,31           12,47 4. Kesimpulan
Penelitian  ini  membandingkan  kinerja  dari  tiga metode Thresholding yaitu Simple  Thresholding,  Adaptive- Gaussian Thresholding, dan Otsu Binarization untuk filterisasi citra hasil pindai dokumen. Hasil evaluasi menggunakan parameter  penilaian  MSE  dan  PSNR  menunjukkan bahwa  metode Simple  Thresholding adalah  yang  terbaik. Dari 15 uji coba yang dilakukan, rata-rata nilai MSE untuk Simple Thresholding adalah 5.196,76, diikuti Otsu Binarization dengan  nilai  5.934,10,  dan Adaptive-Gaussian Thresholding dengan nilai 9.025,29. Begitu pula dengan menggunakan parameter  PSNR,  metode Simple  Thresholding juga menunjukkan  hasil  yang  terbaik  dengan  rata-rata  nilai PSNR 13.37, diikuti Otsu Binarization dengan nilai 12,47, dan Adaptive-Gaussian Thresholding dengan nilai 10,31.
5. Daftar Pustaka
[1]   R. Munir, Pengolahan Citra Digital dengan Pendekatan Algoritmik, Bandung: Informatika, 2004.
[2]   D. Putra, Pengolahan Citra Digital, Yogyakarta: Penerbit Andi, 2010.
[3]   D.-H. P. a. S. Meignen, "A Novel Thresholding Technique for the Denoising of Multicomponent Signals," IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), p. 4004 – 4008, 2008.
[4]   W. D. H. A. S. Setiawan I, "Pengolah Citra dengan Metode Thresholding dengan Matlab R2014A," Jurnal Media Infotama, vol. 15, no. 2, 2019.
[5]   V. S. N. R. Dnyandeo, "Review of Adaptive Thresholding Techniques for Vehicle Number Plate Recognition," International Journal of Advanced Research in Computer and Communication Engineering, vol. 5, no. 4, 2016.
[6]   OpenCV, "Transformasi Citra Biner Menggunakan Metode Thresholding Dan Otsu
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 11 No. 2
Thresholding," [Online]. Available: https://docs.opencv.org/master/d7/d4d/tutorial _py_thresholding.html. [Accessed 2021].
[7]   I. G. S. Moch Hatta, "Counting Sperma Aktif Menggunakan Metode Otsu Thresshold dan Local Adaptive Thresshold," Teknika : Engineering and Sains Journal, vol. 1, no. 1, pp. 47-54, 2017.
[8]   P. D, "Binerisasi Citra Tangan Dengan Metode Otsu," Majalah Ilmiah Teknologi Elektro Universitas Udayana, vol. 3, no. 2, 2004.
[9]   S. S. Debi Razabni Erika, "Analisa dan Perbandingan Algoritma Otsu Thresholding
dengan Algoritma Region Growing Pada Segmentasi Citra Digital," Journal of Computer
System and Informatics (JoSYC), vol. 2, no. 1, pp. 9- 16, 2020.
[10]  W. O. H. R. Suia D, "Analisis Kualitas Citra Medis Terkompreso JPEG," Majalah Ilmiah Teknologi Elektro, vol. 18, no. 2, 2019.
[11]  Y. W. d. Syefrida, "Algoritma Penyisipan Frame Untuk Peningkatan Akurasi Metode Aligned Peak Signal-to-Noise Ratio Dalam Pengukuran Kualitas Video," Jurnal Komputer Terapan, vol. 1, no. 2, pp. 45-56, 2015.