## JURNAL ILMIAH FLASH
Vol. 9 No. 1, Halaman: 83 - 88 Juni 2023

## PENGENALAN POLA CITRA DIGITAL MOTIF KAIN TENUNAN MOLLO MENGGUNAKAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS DAN EUCLIDEAN DISTANCE
Imanuel  Mauko 1 , Indah Laleb 2 , Yudi Berry 3
Jl. Adisucipto Penfui Kupang PO. BOX 139 E-mail: imanuelmauko@pnk.ac.id

## Abstrak
Penelitian  ini dilakukan  dengan  merancang  dan membuat suatu sistem pengenalan  pola citra  digital motif kain tenunan  menggunakan  metode  Principal  Component  Analysis  (PCA)  dan  Metode  Euclidean  Distance  dalam rangka melakukan identifikasi dan inventarisir motif kain tenunan, khususnya Tenunan Mollo di Kabupaten Timor Tengah Selatan. Sistem pengenalan pola motif tenunan ini akan dibuat menggunakan aplikasi Matlab berbasis Graphycal  User Inteface (GUI).
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  Sistem  pengenalan  pola  motif  citra  digital  kain  tenun  Mollo,  dapat  dibuat dengan menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA), dan Metode Minimum Euclidean Distance. Citra motif kain tenun yang digunakan pada pelatihan (Training) sistem adalah sebanyak 22 motif, dengan 5 citra sampel tiap motif sehingga terdapat sebanyak 110 data latih dan 110 data uji.  Pengujian dilakukan dengan variasi jumlah data latih sebanyak 2, 3, 4, dan 5 data latih. Hasil pengujian menunjukkan  bahwa semakin banyak data latih, ketelitian sistem semakin baik yakni mencapai 100% pada 5 data latih.
Kata kunci : Motif Tenun ; Principal Component Analysis; Eulcidean Distance.

## PENDAHULUAN
Kabupaten Timor Tengah Selatan (TTS) ternyata  bukan  saja  memiliki  potensi  wisata alam  yang  indah,  tapi  juga  memiliki  beragam motif  tenunan  yang  dari  berbagai  kecamatan dan  desa.Timor  Tengah  Selatan  memiliki  3 suku  besar  dan  asli  yang  masing-masing mempunyai  corak  dan  motif  yang  khas.  suku suku tersebut yaitu Amanuban, Amanatun dan Mollo.
Khusus  Tenunan  Mollo,  terdiri  atas  3 jenis  tenunan  yaitu  Tenunan  Ma’  Pauf,  Ma’ Lotis  dan  Ma’  Naisa  yang  masing-masing memiliki  corak  dan  ragam  yang  unik  dan memiliki  filosofi  yang  dalam  yang  lahir  dari kehidupan masyarakat Mollo sejah dahulu kala (Wikipedia).
Namun,  dengan  banyaknya  ragam  dan motif  kain  tenunan  tersebut,  terkadang  belum semuanya mendapatkan pengakuan dari dunia internasional  sehingga  rentan  terhadap  klaim dari pihak atau Negara lain seperti yang terjadi pada beberapa budaya asli Indonesia. Disamping  itu  juga,  para  wisatawan  kesulitan untuk  mengetahui  informasi  mengenai  motif dan  ragam  kain  tenunan,  seperti  asal  kain tenunan  tersebut  serta  sejarah  yang  berada dibalik  motif  tenunan  yang  telah  diwariskan turun-temurun .
Oleh  karena  itu,  melalui  penelitian  ini,
kami  akan    merancang  dan  membuat  suatu sistem  pengenalan  pola  citra  digital  motif  kain tenunan menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA) menggunakan Nilai Eigen  dan  Metode  Euclidean  Distance  dalam rangka  melakukan  identifikasi  dan  inventarisir motif kain tenunan, khususnya Tenunana Mollo di  Kabupaten  Timor  Tengah  Selatan.  Sistem pengenalan pola motif tenunan ini akan dibuat menggunakan aplikasi Matlab berbasis Graphycal  User Inteface (GUI).
Melalui  penelitian  ini  diharapkan  dapat membuat  suatu  sistem  pengenalan  pola  motif kain  tenunan  yang  dapat  digunakan  sebagai alat untuk mengidentifikasi dan menginventarisir  motif  kain  tenun  yang  ada  di Kabupaten  TTS,  sehingga  dapat  memperoleh pengakuan  dari  dunia  internasional  serta menghindari klaim dari pihak lain. Disamping itu juga  dengan  sistem  ini  akan  mempermudah pada  wisatawan  untuk  mengetahui  jenis  dan cerita sejarah dibalik setiap motif tenunan yang ada

## METODE PENELITIAN

## A. Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian adalah sebagai berikut: a.  Penelitian
diawali
dengan mempersiapkan alat dan bahan penelitian.  Bahan  penelitian  berupa kain  tenunan  Mollo  dengan  3  jenis tenunan  yakni  Ma  Pauf,  Ma  Lotis  dan Ma  Naisa  masing-masing  untuk  kain selimut,  kain  sarung  dan  selendang dibeli  dari  sentra  tenun  sekaligus mencari  informasi  tentang  makna masing-masing  motif  yang  ada  pada kain tenunan. Selanjutnya kain tenunan tersebut diambil citra digitalnya dengan cara  dipotret  dengan  perlakuan  yang sama baik tata letak maupun pencahayaannya  sehingga  diperoleh citra digital kain tenun yang baik. Citra digital Motif kain tenun yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 22 motif dengan  masing-masing  motif  terdiri atas 5 motif data pelatihan dan 5 motif data uji.
b.  Selanjutnya  data  digital  citra  kain tenunan tersebut dipisahkan untuk data latihan  ( training )  dan  data  uji  ( testing ), yang  selanjutnya  dilakukan  praproses citra seperti seperti pemotongan gambar ( cropping) , mengubahnya kedalam bentuk citra keabuan
(greyscaling),
penajaman
citra ( sharpening) , dan normalisasi  citra.
c.  Tahap  selanjutnya  adalah  dilakukan ekstraksi  ciri  citra  motif  menggunakan metode  PCA.  Hasil  ini  akan  diperoleh ciri  ( feature )  dari  citra  digital  kain tenunan tersebut berupa matriks Eigenface citra motif kain tenunan.
d.  Menentukan  matriks Eigenspace agar citra  data  uji  dapat  diproyeksikan  dan ditentukan jenisnya pada cira latih.
e.  Proses terakhir adalah dengan menentukan  jenis  kain  tenunan  yang terdeteksi  dalam  sistem  pengujian tersebut menggunakan metode deteksi jarak Euclidean Distance .
Tahapan penelitian dapat dilihat pada diagram alur pada gambar 2.

## Gambar 2. Diagram Alir Penelitian

## B. Variabel Penelitian
Ada  6  Variabel    PCA    yang  digunakan dalam  segmentasi feature kain  tenunan, yakni:
• Besar  rata-rata  dari  nilai  vektor masing-masing  gambar  (µ),  pada persamaan (1).
• Pengurangan  nilai  vektor  ke  -n dengan  rata-ratanya  (  )  pada persamaan (2).
• Matriks  Covarian  dari  Citra  (C), pada persamaan (3). • Nilai Eigenvalue , seperti dirumuskan dalam persamaan (4) • Persamaan Eigenvector ,  seperti pada persamaan (5).
• Persamaan Eigenspace, seperti pada persamaan (6)

## Pengenalan Pola Citra Digital Motif Kain Tenunan Mollo Menggunakan Metode Principal Component Analysis  Dan Euclidean Distance
Mauko 1 , Laleb 2 , dan Berry 3 85
• Euclidean  Distance seperti    pada persamaan (7)

## C.  Instrumen Penelitian
Instrumen  penelitian  meliputi  alat  dan bahan  penelitian sebagai  sarana  dan prasarana
pendukung
dalam pengambilan  data  dan  pengolahan  data penelitian.    Alat  yang  digunakan  untuk pengambilan  dan  pengolahan  data  dalam penelitian ini adalah:
1.  Komputer Laptop Merk Lenovo  Seri IP700, dengan spesifikasi
• Processor Intel(R) Core(TM) i7-6700HQ CPU @ 2.60GHz
2.59 GHz.
• Hardisk 2 TB
• Memory 8GB
• Sistem Operasi Windows 10 Educations
• Program Aplikasi Matlab 2014 2.  Kamera Digital Canon Mirrorless Sedangkan  bahan  penelitian  adalah kain  tenunan  jenis  Ma  Pauf,  Ma  Lotis  dan Ma  Naisa  masing-masing  untuk  kain selimut, kain sarung dan selendang.

## D.  Luaran Penelitian
Luaran  atau  produk  yang  dihasilan  dalam Penelitian ini adalah:
1. Aplikasi  Model  Sistem  Pengenalan Pola  Citra  Digital  Kain  Tenunan , sebagai  alat  untuk  mengidentifikasi dan  menginventarisir  motif  dan  corak kain  tenunan  Mollo  di  Fatumnasi Kabupaten TTS yang adalah kekayaan budaya asli Indonesia berbasis
komputer desktop.
2.  Media  promosi  budaya  dalam  bentuk inventaris  kain  tenunan  motif  Mollo  di Kabupaten TTS.
3.  Publikasi  Ilmiah  Nasional  berupa Jurnal  pada  Jurnal  Flash,  Politeknik Negeri Kupang

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Pengambilan data dan Akuisisi Citra Digital Motif Tenun Dari  hasil  pengambilan  data  motif diketahui  bahwa  motif  asli  di  Fatumnasi didominasi oleh warna merah, putih, kuning dan hijau yang melambangkan karakteristik Orang  Mollo  khususnya  pada  daerah penghijauan  hutan  lindung.  Garis-garis dalam kain tenunan melambangkan batas- batas  sosial  dan  kemasyarakatan  di Fatumnasi yakni sebagai tua adat,
pemerintah,  sebagai  Usif  dan  sebagai masyarakat.
Gambar 3. Contoh Motif Kain Tenunan Fatumnasi
2.  Praproses Citra Digital Motif Tenun dan Normalilasi Citra
Citra  digital  kain  tenunan  yang  sudah diperoleh, selanjutnya,
dilakukan pemrosesan awal yankni dengan mengubah  citra  warna  menjadi  citra keabuan dengan nilai citra antara 0 – 256. Selanjutnya citra keabuan tersebut dinormalisasi sehingga semua citra memiliki  ukuran  200  x  400  pixel,  Hasil proses  awal  dan  normalisasi  citra  dapat dilihat pada gambar 6.
Q Gambar 4. Citra Motif Kain Tenunan Hasil Praproses dan Normalisasi
3.  Tahap selanjutnya adalah dilakukan ekstraksi ciri citra motif menggunakan metode PCA
Tahapan  ini  dimulai  dengan    membuat matriks gambar motif. Karena dimensi tiap citra  motif  tenun  setelah  dinormalisasi adalah  200  x  400  pixel  maka  untuk  1 gambar  motif  yang  dikonversi  ke  matriks diperoleh  matriks  ukuran  80000  x  1, sehingga untuk 110 gambar motif diperoleh makriks ukuran 80000 x 110. Nilai matriks variabel-variabel pada motif hasil segmentasi dan ekstraksi ciri menggunakan  PCA  yakni,  Besar  rata-rata dari nilai vektor masing-masing gambar (µ), pada  persamaan  (1),  Pengurangan  nilai
vektor ke -n dengan rata-ratanya (  ) pada persamaan (2), Matriks Covarian dari Citra (C), pada persamaan (3), Nilai Eigenvalue , seperti  dirumuskan  dalam  persamaan  (4), Persamaan Eigenvector ,  seperti  pada persamaan (5), variabel-variabel  tersebut dapat dilihat pada gambar 5.
a.  Matriks Gambar Motif
b Rata-Rata Gambar Motif
c. Pengurangan Citra Motif
d. Grafik Matriks Kovarian
e. Grafik Matriks Eigenvalue
f. Grafik Matriks Eigenvektor
g. Grafik Matriks Eigenface Motif Tenun Gambar 5. Ekstraksi Ciri Citra Motif
Menggunakan Motode PCA 4.  Training data Pelatihan Training  data  pelatihan  dilakukan  dengan cara mencari eigenspace dengan
persamaan  (6)  yang  nantinya  akan digunakan  sebagai  proyeksi  bagi  citra

## Pengenalan Pola Citra Digital Motif Kain Tenunan Mollo Menggunakan Metode Principal Component Analysis  Dan Euclidean Distance
Mauko 1 , Laleb 2 , dan Berry 3 87
masukan, apakah termasuk dalam database citra  motif dalam data pelatihan. Hasi training data pelatihan adalah matriks Eigenface pada gambar 6.

## Gambar 6. Grafik Matriks Eigenspace
5.  Klasifikasi Data Uji Motif Tenun Klasifikasi  data  motif  dilakukan  dengan menggunakan metode Euclidean Distance seperti  pada  persamaan  (7).  Sebelumnya dilakukan praproses dan normalisasi pada citra  uji  yang  selanjutnya  dicari  nilai Eigenface citra motif kemudian menghitung &  membandingkan  jarak  euclidian  dari semua gambar terlatih yang diproyeksikan dari  gambar  uji.  Citra  yang  memiliki  jarak eulidian minimum adalah yang paling mirip dengan citra data uji.
Gambar 7. Grafik Nilai Euclidean Distance
6.  Perancangan sistem secara Graphical
User Interface ( GUI ) Untuk memudahkan user atau pengguna melakukan uji coba sistem pengenalan pola motif kain tenun ini, maka dibuat suatu Aplikasi Sistem Pengenalan Pola Motif Kain Tenun secara Graphical User Interface ( GUI ) berbasis MATLAB.
7.  Hasil Pengujian dan Analisis Setelah sistem pengenalan pola motif kain tenun selesai dirancang, tahap selanjutnya adalah pengujian sistem dan analisis data. Dalam  pengujian  sistem,  motif  kain tenunan  diberi  Label  sesuai  urutan  abjad
yakni  dari  A –  V,  sehingga  jumlah  motif sebanyak 22. Sebagai data latih digunakan citra motif kain Tenunan Mollo sebanyak 22 Motif dengan masing-masing motif sebanyak  5  sampel,  sehingga  jumlah sampel yang digunakan adalah 110 sampel motif, sedangkan sebagai data uji, digunakan  juga  5  sampel  tiap  motifnya sehingga  total  data  uji  juga  sebanyak  110 sampel. Metode pengujian sistem dilaksanakan dengan variasi data latih dan menguji  kehandalan  sistem  klasifikasi, yakni  sebanyak  2,  3,  4,  dan  5  data  latih. Pengujian dilakukan dengan menggunakan Aplikasi  Sistem  Pengenalan  Pola  Citra Digital  Motif  Kain  Tenun  seperti  pada gambar 16.
Gambar 16. Aplikasi Sistem Pengenalan Pola Berbasis GUI
Dari hasil pengujian di atas, terlihat bahwa sistem  yang  dirancang  dapat  melakukan pengenalan  pola  motif  citra  digital  kain tenun Mollo dengan baik. Semakin banyak data  latih  yang  digunakan,  semakin  baik ketelitian  sistem  yang  dihasilkan,  seperti yang ditunjukkan pada gambar 17.

## Gambar Hasil Pengujian Sistem

## PENUTUP
1.  Kesimpulan
a.  Sistem  pengenalan  pola  motif  citra digital  kain  tenun  Mollo,  dapat  dibuat dengan menggunakan metode Principal  Component  Analysis  (PCA), yakni  dengan  mencari  nilai Eigenface citra  sebagai  ciri  utama  dan  metode kalsifikasi menggunakan minimum
Euclidean Distance untuk  menentukan citra motif data latih mana yang paling cocok dengan data uji.
b.  Citra  motif  kain  tenun  yang  digunakan pada pelatihan ( Training ) sistem adalah  sebanyak  22  motif,  dengan  5 citra  sampel  data  latih  dan  5  citra sampel  data  uji  sehingga  terdapat sebanyak  110  data  latih  dan  110  data Uji.
c.  Pengujian sistem dilakukan dengan variasi jumlah data latih sebanyak 2, 3, 4, dan 5 data latih. Hasil pengujian menunjukkan bahwa semakin banyak data latih, ketelitian sistem semakin baik yakni mencapai 100% pada 5 data latih.
2.  Saran
a.  Perlunya peningkatan sistem pengenalan pola dari berbasis MATLAB ke program aplikasi pengenalan pola motif kain tenunan baik untuk kain tenun Mollo maupun kain tenun lain di Nusa Tenggara Timur .
b.  Untuk keandalan sistem yang lebih baik, sebaiknya menggunakan lebih banyak data latih dan lebih banyak variasi metode seperti dengan memanfaatkan ciri warna pada motif.
.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Aribowo, Agus Sasmito. (2009). Model
Penelusuran Citra Digital Pada Database Citra Menggunakan Pendekatan Perhitungan Kedekatan Pola Warna. Seminar Nasional Informatika 2009, UPN Veteran, Yogyakarts, ISSN: 1979- 2328
[2] Kustian,  Nunu. (2016). Principal
Component Analysis Untuk Sistem
Pengenalan Wajah Dengan
Menggunakan Metode Eigenface . Jurnal String Vol.1 No.2 Tahun 2016, ISSN : 2527 – 9661, hal. 193-202.
[3] Martiana, Entin, S.Kom., M.Kom, Nur Rosyid Mubtada’I dan Edi Purnomo. (2012). Penggunaan
Metode Penglkasteran Untuk Menentukan Bidang Tugas Akhir Mahasiswa Teknik Informatika PENS Berdasarkan Nilai. Artikel Ilmiah.
[4] Mauko, Imanuel Christian,  ST.,  M.Eng, Lukmetiabla,  Nicodemus  M.  S., S.Kom.,  M.Cs.  (2018). Pengenalan
Pola  Citra  Digital  Motif  Kain  Tenun Alor menggunakan Metode Transformasi Wavelet Dan Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System. Seminar Nasional SAINTEK3 Universitas Nusa Cendana.
https://www.scribd.com/document/3 87434365/artikel
[5] Pandeiroot A. Kiven, dkk. (2014). Pengembangan aplikasi  mobile untuk pengenalan pola kain bentenan dengan learning vector quantization. SNTI IV-2014 Universitas Trisakti ., ISSN : 2355- 925X
[6] Putri, Bella Adinda, Hapsari, Yulia.
(2016). Penggunaan Principal Component Analysis dan Minimum
Distance Classifier untuk Pengenalan Citra Buah. Annual Research Seminar 2016, Prosiding, 6 Desember 2016, Vol 2 No. 1, ISBN : 979-587-626-0
[7] Santoso, Imam, Christyono Yuli dan
Indriani Mita. (2007). Kinerja Pengenalan Citra Tekstur Menggunakan Analisis Tekstur Metode Run Length. Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi, Yogyakarta, ISSN:1907- 5022.
[8]Wikipedia, Kain Tenun NTT, https://id.wikipedia.org/wiki/Kain_ten un_NTT