## SEGMENTASI CITRA BATIK BERDASARKAN FITUR TEKSTUR MENGGUNAKAN METODE FILTER GABOR DAN K -MEANS CLUSTERING
#1 Amin Padmo A.M, #2 Murinto Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri Universitas Ahmad Dahlan
#1 Email: padmoazam@gmail.com , #2 murintokusno@tif.uad.ac.id

## Abstrak
Batik Pekalongan adalah salah satu kekayaan intelektual dan kebudayaan yang dimiliki oleh Indonesia yang harus dilestarikan dan dilindungi agar tidak diakui oleh bangsa lain. Salah satu  cara  untuk  melestarikan  dan  melindungi  batik  Pekalongan  adalah  dengan  melakukan pendataan  secara  komputerisasi  yang  berupa  pengenalan  pola.  Dalam  pengenalan  pola, segmentasi  citra  merupakan  proses  yang  pertama  kali  dilakukan  sebelum  proses  selanjutnya yaitu analisis citra. Fungsi utama dari segmentasi citra adalah membagi citra ke dalam bagian- bagian  wilayah  (sub-regions)  yang  mempunyai  kesamaan  fitur  antara  lain:  tekstur,  warna, bentuk  dan  lain  sebagainya.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  menganalisis  hasil  segmentasi menggunakan metode Filter Gabor dan K-means Clustering yang digunakan untuk membantu proses  awal identifikasi  batik  Pekalongan berdasarkan  fitur tekstur.  Pada  penelitian ini  akan dilakukan pengumpulan data sesuai dengan topik yang diambil melalui observasi, wawancara, dan  studi  pustaka.  Analisis  dilakukan  untuk  menentukan  kebutuhan  yang  berkaitan  dengan fungsionalitas  dan  fasilitas  aplikasi  yang  akan  dirancang.  Implementasi  sistem  pada  proses segmentasi  citra  batik  Pekalongan  yaitu  menggunakan  Matlab  7.10.  Sistem  yang  dihasilkan kemudian dilakukan pengujian dengan memproses 4 sampel citra dimana 1 sampel diambil 1 jenis  citra.  Citra  akan  diproses  dan  akan  dibandingkan  berdasarkan  kombinasi  dari  nilai gamma,  theta,  dan  lambda.  Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  4  sampel  motif Pekalongan dimana 1 sampel hanya diambil 1 jenis citra dan masing-masing jenis citra akan diuji  sebanyak  18  kali.  Hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa  hasil segmentasi citra terbaik berada saat nilai gamma= 0.5, theta= 90, dan lambda= 15 sedangkan jika menggunakan nilai gamma, theta, dan lambda selain itu akan menghasilkan kualitas yang kurang baik. Sehingga hasil segmentasi yang dihasilkan dapat digunakan untuk proses analisis citra .
Kata Kunci : Batik, Filter Gabor, K-means Clustering, Segmentasi Citra.

## 1. PENDAHULUAN
Segmentasi  citra  merupakan  tahapan  yang  pertama  kali  dilakukan  sebelum  tahapan analisis citra dalam proses pengenalan citra dari suatu inputan tertentu. Fungsi dari segmentasi citra  yaitu  membagi  citra  kedalam  wilayah-wilayahnya  ( region )  berdasarkan  kesamaan  yang dimilikinya baik berupa tekstur, warna, bentuk, dan lain sebagainya. Penerapan segmentasi citra yang  biasa  dilakukan  antara  lain  dapat  dijumpai  dalam  aplikasi  pengenalan  wajah,  deteksi kualitas buah, industri makanan kaleng, industri batik, dan lain sebagainya.
Segmentasi  citra  yang  berdasarkan  tekstur,  pengelompokkannya  menggunakan  pola yang berulang pada piksel dalam citra. Tekstur merupakan fungsi dari variasi spasial intensitas piksel dalam citra. Berdasarkan strukturnya tekstur dapat dibagi menjadi tekstur makrostruktur dan mikrostruktur. Tekstur makrostruktur memiliki perulangan pola secara periodik dalam suatu
daerah,  biasanya  terdapat  pada  pola-pola  buatan  manusia  dan  cenderung  mudah  untuk direpresentasikan secara matematis. Sedangkan tekstur mikrostruktur memiliki perulangan yang tidak  jelas  sehingga  tidak  mudah  untuk  memberikan  definisi  tekstur  yang  komprehensif. Kesulitan  dalam  proses  pengelompokan  tekstur  citra  yang  biasa  adalah  menentukan  batasan teksturnya,  karena  batasan  antar  tekstur  sering  tidak  jelas.  Maka  proses  segmentasi  sangat dibutuhkan untuk melakukan pemisahan atau pengelompokan objek dengan tepat sehingga pada hasil selanjutnya didapatkan hasil yang baik.
Salah satu bentuk implementasi segmentasi citra berdasarkan tekstur yaitu dalam bidang industri  kain  batik.  Kain  batik  dapat  dikelompokkan  berdasarkan  kesamaan  pola-polanya  dan kemudian  dapat  dilakukan  proses  pengenalan  pola.  Sehingga  diharapkan  pengenalan  pola  ini dapat  membantu  memberikan  informasi  kepada  orang-orang  awam  tentang  jenis  batik.  Selain itu  implentasi  dari  pengenalan  pola  pada  kain  batik  diharapkan  dapat  membantu  pendataan jenis-jenis batik untuk mencegah dari kegiatan plagiat dari pihak yang tidak bertanggung jawab.
Batik-batik  perlu  didata  karena  batik  merupakan  salah  satu  kekayaan  intelektual  dan kebudayaan yang dimiliki oleh Indonesia. Hal tersebut telah diakui oleh UNESCO pada tahun 2009.  Batik  yang  ada  di  Indonesia  banyak  jenisnya  sesuai  dengan  daerahnya  masing-masing. Hal tersebut tidak bisa terlepas dari peran kerajaan Majapahit yang mengenalnya batik kepada masyarakat.  Dalam  perkembangannya  sampai  sekarang  batik  dikenal  dan  digunakan  secara meluas  oleh  berbagai  kalangan.Namun,  bagaimana  perkembangan  dan  jenis  apa  saja  yang membedakan  jenis  batik  satu  dengan  batik  lainnya  belum  banyak  masyarakat  yang mengetahuinya. Dengan adanya proses segmentasi sebagai langkah awal pengenalan pola dapat membantu mengidentifikasi dan mengenali jenis batik yang ada.
Proses segmentasi citra dapat dilakukan dengan menerapkan metode-metode yang ada. Banyak  metode  yang  dapat  digunakan  seperti  metode  Filter  Gabor,  metode  GLCM,  metode Wavelet, metode Region Growing , metode K-means Clustering , metode Mean Shift Clustering , dan lain sebagainya. Meskipun metode Filter Gabor digunakan mirip seperti deteksi tepi pada suatu  citra  tetapi  metode  ini  diharapkan  lebih  mangkus  untuk  digunakan  dalam merepresentasikan  tekstur.  Sedangkan  metode K-means  Clustering digunakan  untuk mengelompokkan  suatu  data  menjadi  beberapa  kelompok  ( cluster ).  Setiap cluster mempunyai titik pusat ( centroid ) yang merepresentasikan cluster tersebut.
Dalam  penelitian  ini  akan  dicoba  untuk  melakukan  proses  segmentasi  citra menggunakan  metode  Filter  Gabor  dan K-means  Clustering berdasarkan  fitur  tekstur  dengan menggunakan 4 sampel batik. Setiap 1 sampel batik akan diambil 1 jenis citra secara acak untuk diujikan  agar  menghasilkan  kualitas  yang  lebih  baik  sehingga  dapat  membantu  untuk  proses selanjutnya  yaitu  analisis  citra.  Dalam  analisis  citra  dibutuhkan  inputan  citra  yang  memiliki kualitas  citra  yang  baik  dari  hasil  segmentasi.  Sehingga  dalam  pengenalan  suatu  pola  dapat dilakukan dengan maksimal.

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1. CITRA
Citra merupakan istilah lain untuk gambar sebagai salah satu komponen multimedia yang memegang  peranan  yang  sangat  penting  sebagai  bentuk  informasi  visual.  Citra  mempunyai karakteristik  yang  tidak  dimiliki  oleh  data  teks,  yaitu  citra  kaya  dengan  informasi.  Secara harfiah, citra ( image ) adalah gambar pada bidang dwimatra (dua dimensi). Ditinjau dari sudut pandang  matematis,  citra  merupakan  fungsi  menerus  ( continue )  dari  intensitas  cahaya  pada bidang dwimatra. Sumber cahaya menerangi objek, objek memantulkan kembali sebagian dari berkas cahaya tersebut. Pantulan cahaya ini ditangkap oleh oleh alat-alat optik, misalnya mata pada  manusia,  kamera,  pemindai  ( scanner ),  dan  sebagainya,  sehingga  bayangan  objek  yang disebut citra tersebut terekam.
Citra sebagai keluaran dari suatu sistem perekaman data dapat bersifat, antara lain:
1. Optik berupa foto
2. Analog berupa sinyal video seperti gambar pada monitor televisi
3. Digital yang dapat langsung disimpan pada suatu pita magnetik
Citra diam adalah citra tunggal yang tidak bergerak. Untuk selanjutnya, citra diam disebut citra  saja.  Sedangkan,  citra  bergerak  ( moving  images )  adalah  rangkaian  citra  diam  yang ditampilkan  secara  beruntun  (sekuensial)  sehingga  memberi  kesan  pada  mata  sebagai  gambar yang bergerak. Setiap citra di dalam rangkaian disebut frame .

## 2.2 SEGMENTASI CITRA
Segmentasi  citra  merupakan  proses  yang  ditujukan  untuk  mendapatkan  objek-objek yang  terkandung  di  dalam  citra  atau  membagi  citra  ke  dalam  beberapa  daerah  dengan  setiap objek  atau  daerah  yang  memiliki  kemiripan  atribut  (homogen).  Pada  citra  yang  hanya mengandung satu objek, objek dibedakan dari latar belakangnya.
Teknik  segmentasi  citra  didasarkan  pada  dua  properti  dasar  nilai  aras  keabuan: ketidaksinambungan  dan  kesamaan  antarpiksel.  Pada  bentuk  pertama,  pemisahan  citra didasarkan  pada  perubahan  mendadak  pada  aras  keabuan.  Contoh  yang  menggunakan pendekatan seperti itu adalah detektor garis dan detektor tepi pada citra. Cara kedua didasarkan pada kesamaan antar piksel dalam suatu area. Termasuk dalam cara kedua ini yaitu :
a. Pengambangan berdasarkan histogram
b. Pertumbuhan area
c. Pemisahan dan penggabungan area
d. Pengelompokan atau klasifikasi
e. Pendekatan teori graf
f. Pendekatan yang dipadukan pengetahuan atau berbasis aturan
Berdasarkan  teknik yang digunakan, segmentasi dapat dipagi menjadi empat kategori, yaitu :
(1) Teknik peng-ambangan
(2) Metode berbasis batas
(3) Metode berbasis area
(4) Motode hibrid yang mengkombinasikan kriteria batas dan area Segmentasi biasa dilakukan sebagai langkah awal untuk melaksanakan klasifikasi objek. Setelah segmentasi citra dilaksanakan, fitur yang terdapat pada objek diambil. Selanjutnya melalui klasifikasi, jenis objek dapat ditentukan.

## 2.3 FILTER GABOR
Filter Gabor merupakan fungsi Gaussian yang dikalikan dengan fungsi harmonik. Hal ini  secara  optimal  terbatas  sesuai  prinsip  ketidakpastian  baik  dalam  frekuensi  dan  domain khusus yaitu Δx.Δω yang dekat dengan h, metrik ketidakpastian. Ini berarti bahwa Filter Gabor sangat selektif dalam kedua frekuensi dan posisi, sehingga mengakibatkan tajam tekstur deteksi batas. Paradigma Segmentasi terkait dengan Filter Gabor didasarkan pada model filter bank di mana beberapa Filter diterapkan serentak ke gambar input.  Filter fokus pada berbagai tertentu frekuensi. Jika gambar masukan berisi dua wilayah tekstur yang berbeda, perbedaan frekuensi lokal  antara  daerah  akan  mendeteksi  tekstur  dalam  satu  atau  lebih  filter output sub-gambar. Fungsi Gabor dasar  dapat melakukan dekomposisi ruang sendi. Setiap Filter Gabor ditentukan oleh fungsi Gabor dasar . Karena spasial dan spasial frekuensi lokalisasi Filter Gabor secara luas digunakan  untuk  segmentasi  tekstur.  Secara  umum  fungsi  Gabor  2-D  didefinisikan  sebagai berikut:
g ( x,y ) =exp ( -(( a 2σ ) 2 + 𝛾 2 ( b 2σ ) 2 ) ) *xcos ( 2π λ ( xcosθ+ysinθ ) + ∅) (1)
Dimana: a = (x cos θ + y sin θ) 2 b = (-x sin θ + y cos θ) 2
σ = bandwidth menyatakan nilai efektif dari width suatu citra λ = lambda menyatakan panjang gelombang suatu citra θ = theta menyatakan sudut suatu citra 𝛾 = gamma menyatakan tingkat kecerahan ( brightness ) suatu citra
∅ = phase menyatakan bentuk suatu citra

## JURNAL INFORMATIKA Vol. 10, No. 1, Jan 2016

## 2.4 K-MEANS CLUSTERING
K-means clustering merupakan metode yang paling populer digunakan untuk mendapatkan deskripsi dari sekumpulan data dengan cara mengungkapkan kecenderungan setiap data lainnya. Kecenderungan  pengelompokkan  tersebut  didasarkan  pada  kemiripan  karakteristik  individu- individu data yang ada. Ide dasar dari teknik ini adalah menemukan pusat dari setiap kelompok data yang mungkin ada untuk kemudian mengelompokkan setiap data individu kedalam salah satu  dari  kelompok-kelompok  tersebut  berdasarkan  jaraknya.  Untuk  menentukan  pusat  yang paling  sesuai  sebagai  upaya  merepresentasikan  posisi  dari  sebuah  kelompok  data  terhadap kelompok data yang lainnya dilakukan sebuah proses perulangan. Proses perulangan ini dimulai dengan menentukan secara sembarang posisi dari pusat-pusat kelompok yang telah ditetapkan. Selanjutnya ditentukan keanggotaan setiap individu data berdasarkan jarak terpendek terhadap pusat-pusat  tersebut.  Pada  iterasi  kedua  dan  seterusnya  dilakukan  pembaharuan  posisi  pusat untuk  semua  kelompok.  Selanjutnya  dilakukan  pembaharuan  keanggotaan  untuk  setiap kelompok.

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam penelitian ini menggunakan sampel citra berekstensi jpg dan bmp. Masing-masing sampel akan diambil satu jenis motif batik dan dilakukan proses segmentasi citra menggunakan metode Filter Gabor dan K-means Clustering dengan membandingkan nilai gamma , theta, dan lambda kemudian keluaran citra akan dilakukan analisis untuk diketahui hasil yang paling baik. Metode  pengumpulan  data  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah  sebagai  berikut: Metode observasi dilakukan dengan pengamatan langsung di pabrik pembuatan batik milik H. Abbas  yang  dilanjutkan  dengan  pengamatan  langsung  di  sentral  penjualan  batik  Setono  dan museum  batik  Pekalongan.  Sehingga  dapat  diketahui  dengan  jelas  yang  membedakan  batik Pekalongan  dengan  batik  luar  Pekalongan.  Pada  penelitian  ini,  penulis  telah  meminta  ijin kepada  pemerintah  kota  Pekalongan  untuk  melakukan  penelitian  tentang  batik  yang  ada  di Pekalongan.  Metode  wawancara  dilakukan  dengan  melakukan  tanya  jawab  dengan  manager pabrik batik milik H. Abbas dan petugas museum batik Pekalongan. Sehingga dari wawancara tersebut  dapat  diketahui  tentang  detail  dari  jenis  dan  motif  batik  Pekalongan.  Metode    Studi Pustaka dilakukan dengan membaca literature beberapa buku, jurnal, makalah, dan artikel yang berkaitan  dengan  topik  penelitian  yang  dilakukan,  seperti  segmentasi  citra,  fitur  tekstur,  dan metode Filter Gabor.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Diharapkan dengan adanya aplikasi ini akan mampu memberikan output yang berupa:
1. Menampilkan hasil citra grayscale dan hasil proses Filter Gabor.
2. Menampilkan  hasil  histogram  citra  dari  proses grayscale dan  proses  Filter  Gabor dengan nilai gamma , theta , dan lambda yang berbeda-beda.
3. Menampilkan hasil proses K-means Clustering dalam bentuk grayscale.
4. Menampilkan histogram citra dari proses K-means Clustering .
Dalam  Gambar  1  diperlihatkan  User  Interface  tampilan  utama  dari  sistem  aplikasi  yang dibangun.

## Gambar 1. Tampilan Utama Aplikasi
Tampilan  program  utama  dibuat  dari  beberapa  komponen.  Menu  File  terdiri  dari open image yaitu proses untuk mengambil citra yang berekstensi jpg dan bmp dan menampilkannya kedalam  axes. Saveimage digunakan  untuk  menyimpan  citra  hasil,  dan exit berfungsi  untuk keluar dari aplikasi.
Untuk  menu  filtering  mempunyai  submenu  yang  berupa  Metode  Filter  Gabor  yaitu berfungsi  untuk  menampilkan  hasil  proses  yang  berupa  citra grayscale dan  citra  Filter  Gabor dimana  hasil  yang  diperoleh  merupakan  terjemahan  dari  citra  asli.  Selain  itu  akan  diperoleh hasil  yang  berupa  citra  histogram  dari  citra grayscale dan  histogram  dari  citra  Filter  Gabor. Kemudian  untuk  menu  Clustering  mempunyai  submenu  yang  berupa K-means  Clustering berfungsi  untuk  menampilkan  hasil  terjemahan  dari  citra  Filter  Gabor  kedalam K-means Clustering grayscale dan menampilkan histogramnya. Pengujian atau testing dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan empat sampel batik  yang  berekstensi  jpg  dan  bmp.  Setiap  1  sampel  batik  akan  diambil  1  jenis  secara  acak. Setiap  1  jenis  batik  yang  dipilih  akan  dilakukan  pengecilan  ukuran  ( resize ),  pengaturan pencahayaan  ( brightness ),  dan  pemotongan  citra  ( cropping ).  Kemudian  setiap  jenis  dari  citra akan  dilakukan  18  kali  pemrosesan  dengan  mengkombinasikan  nilai gamma , thetha , dan lambda . Selain itu juga akan membandingkan histogram citra graycale dengan histogram citra Filter  Gabor.  Setelah  semua  citra  diproses  maka  tahapan  selanjutnya  adalah  melakukan pembandingan citra untuk mendapatkan citra yang paling baik.
Setelah dilakukan pengujian proses segmentasi citra dengan membandingkan nilai gamma , theta , dan lambda. Berdasarkan hasil uji yang dilakukan setelah dilakukan beberapa kombinasi nilai yang ada, dapat diketahui bahwa hasil citra Filter Gabor dan K-means Clustering akan baik pada nilai gamma =0.5, nilai theta =90, dan nilai lambda =15.Sedangkan selain nilai gamma =0.5, nilai theta =90, dan nilai lambda =15 akan mengalami penurunan kualitas citra. Dalam Gambar 2 diperlihatkan hasil dari segmentasi citra:
Nama Motif Batik Nilai γ , θ , λ Citra Asli Filter Gabor K-means Clustering Buketan ayam alas γ=0.5 θ=90
λ=15.0
Tetapi  pengaruh  pencahayaan  ( brightness )  pada  saat preprocessing akan  mempengaruhi hasil  keluaran  citra.  Sedangkan  pengaruh resize dan cropping pada  saat preprocessing tidak mempengaruhi hasil keluaran citra.
Selanjutnya dilakukan pengujian visualisasi citra berdasarkan 10 kuesioner dengan masing- masing  kuesioner  terdapat  5  pertanyaan  yang  diajukan.  Dalam  kuesioner  terdapat  4  pilihan jawaban yang disediakan yaitu sangat setuju (ss), setuju (s), kurang setuju (ks), dan tidak setuju (ts). Berikut ini merupakan Tabel 1. hasil rekap kuesioner dari 10 responden:
Tabel 1. Tabel Hasil Kuesioner Jawaban P 1 P 2 P 3 P 4 P 5 Jumlah Presentase Sangat Setuju (SS) 2 3 1 2 3 11 22% Setuju (S) 8 6 9 8 7 38 76% Kurang Setuju (KS) 0 1 0 0 0 1 2% Tidak Setuju (TS) 0 0 0 0 0 0 0% Total 50 100% Jumlah skor yang menjawab sangat setuju (4) = 4 x 11 = 44 Jumlah skor yang menjawab setuju (3) = 3 x 38 = 114 Jumlah skor yang menjawab kurang setuju (2) = 2 x 1   = 2 Jumlah skor yang menjawab tidak setuju (1) = 1 x 0   = 0 Jumlah Total = 160 Jumlah skor ideal untuk pertanyaan yang diajukan kepada responden: a) Skor tertinggi  = 4 x 50 = 200
b) Skor terendah  = 1 x 50 = 50
Presentase total dari hasil kuesioner = (160/200) x 100% = 80% dari perhitungan kuesioner diatas dapat diketahui bahwa diperoleh hasil sebesar 80% yang berarti baik dan dapat disimpulkan bahwa keluaran citra akan baik pada saat nilai gamma =0.5, theta =90, dan lambda =15.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan dapat dilihat kesimpulan sebagai berikut:
1. Citra  hasil  segmentasi  Filter  Gabor  dan  hasil K-means  Clustering akan  menghasilkan kualitas citra yang baik pada nilai gamma =0.5, theta =90, dan lambda =15. Sedangkan citra  hasil  segmentasi  Filter  Gabor  dan  hasil K-means  Clustering akan  mengalami penurunan kualitas citra pada nilai selain nilai gamma =0.5, theta =90, dan lambda =15.
2. Hasil segmentasi Filter Gabor dan K-means Clustering sangat tergantung pada tingkat kecerahan ( brightness ) suatu citrayang diinputkan.

## DAFTAR PUSTAKA
Apriliani, Dyah. 2012. Analisis Perbandingan Teknik Segmentasi Citra Digital Menggunakan Metode Level-set Chan & Vese Dan Lakton. Skripsi . Yogyakarta: Program Studi Teknik Informatika UAD.
Arisandi, Bernadinus, dkk. 2011. Pengenalan Motif Batik Dengan Rotated Wavelet Filter Dan Neural Network. Jurnal Penelitian Mahasiswa S1 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh November . Online, Jilid 1, No.1
Babu, P. Ashok. 2012. Texture Segmentation by Using Haar Wavelets and K-means Algorithm. Associate Professor, Narsimha Reddy Engineering College, Hyderabad, A.P., INDIA . Online, Volume 1
Bawono Y, Lintang dan Dewi Oktalia. 2010. Analisis Tekstur Parket Kayu Jati Menggunakan Metode Filter Gabor. Jurnal Penelitian Mahasiswa dan Dosen . Online , Jilid 1, No.1
Imanuddin. 2010. Pengidentifikasian Batik Berdasarkan Pola Batik dan Ciri-ciri Batik Menggunakan Ekstraksi Fitur Tekstur Kain. Jurnal Penelitian Mahasiswa Teknik Informatika Universitas Gunadarma . Online
Kadir, Abdul dan Adhi Susanto. 2012. Teori dan aplikasi Pengolahan Citra . Yogyakarta: Andi
Munir, Rinaldi. 2004. Pengolahan Citra Digital dengan pendekatan Algoritmik . Bandung: Informatika
Wulandari, Ari. 2011. Batik Nusantara . Yogyakarta: Andi.