Volume 1, Nomor 2, Januari 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i2.1942

## Penerapan Metode Filter Gabor Untuk Analisis Fitur Tekstur Citra Pada Kain Songket

## Leonardo
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: Leonardo23@gmail.com
Abstrak – Kain songket merupakan jenis kain tenunan tradisional Melayu dan Minangkabau di Indonesia Malaysia dan Brunei. Songket digolongkan dalam keluarga tenunan brokat. Songket ditenun dengan tangan dengan benang emas dan perak pada umumnya dikenakan pada acara-acara resmi. Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan analisis tekstur terhadap kain songket dengan  mengunakan  filter  gabor.  Hasil  penelitian  menyatakan  bahwa  output  tekstur  yang  tampak  sangat  dipengaruhi  oleh besarnya  nilai  parameter  frekuensi  serta  orientasi  derajat  citra.  Semakin  besar  nilai  frekuensi  yang  diberikan  maka  hasil pengujiannya  punakan  terlihat  semakin  terang  dan  blur.  Oleh  sebab  itu  nilai  frekuensi  pada  skala  pertengahan  (f=0.176) dianggap paling sesuai untuk melakukan analisis tekstur. Selain frekuensi parameter orientasi juga mampu memperlihatkan suatu kecenderungan tekstur yang tinngipada arah tertentu. Dari tampilan tekstur kain inilah wilayah yang dicurigai adanya tekstur yang baik pada kain songket.
Kata Kunci: Filter Gabor, Analisis Tekstur, Kain Songket
Abstract – Songket  is  a  traditional  Malay  and  Minangkabau  woven  fabric  in  Indonesia,  Malaysia  and  Brunei.  Songket  is classified in the brocade woven family. Songket is hand woven with gold and silver threads generally worn at official occasions. The purpose of this study is to analyze the texture of songket fabric by using gabor filters. The results of the study stated that the texture output that appeared was strongly influenced by the magnitude of the frequency parameter values and the orientation of the image degrees. The greater the frequency value given, the results of the test use look brighter and blurry. Therefore the frequency  value  on the  middle  scale  (f  =  0.176)  is  considered  the  most  appropriate  for  texture  analysis.  In  addition  to  the frequency  of  orientation  parameters  are  also  able  to  show  a  tendency  towards  the  texture  in  a  certain  direction.  From  the appearance of this fabric texture, the area suspected of having a good texture on the songket cloth.
Keywords : Gabor Filter, Texture Analysis, Songket Fabric

## 1. PENDAHULUAN
Citra (image) adalah suatu representasi, kemiripan, atau imitasi dari objek atau benda . Sebuah citra mengandung informasi tentang objek yang hendak direpresentasikan. Oleh sebab itu, citra mampu memberikan informasi yang lebih banyak daripada data teks. Songket merupakan jenis kain tenunan tradisional Melayu dan Minangkabau di Indonesia  Malaysia  dan  Brunei. Songket  digolongkan  dalam  keluarga tenunan  brokat.  Songket  ditenun  dengan tangan dengan benang emas dan perak dan pada umumnya dikenakan pada acara-acara resmi.
Analisis tekstur adalah menjadikan variasi lokal intensitas yang berulang sebagai pembeda, manakala pola variasi tersebut terlalu kecil bila dibandingkan dengan objek yang diamati dalam resolusi yang di pakai. Tekstur merupakan property penting yang mencirikan sifat dari permukaan citra. Analisis terhadap tekstur telah terbukti menjadi alat yang penting terhadap segmentasi citra. Tekstur mempunyai property: [tekstur seg]. Fakta ini sangat penting jika ingin merancang metodologi untuk segmentasi  tekstur. Terdapat banyak metode dalam  melakukan segmentasi tekstur dan teknik ekstraksi fitur antara lain adalah filter Gabor, DoG ( Diffrence of Gaussian ). LoG ( Lapplacian  of  Gaussian )  dan  Gaussian  [1].  Diantara  berbagai  alternatif  tersebut,  penggunaan  filter  Gabor merupakan  aplikasi  yang  paling  sesuai  untuk  pengenalan  tekstur.  Karena  filter  ini  mampu  mensimulasikan karakteristik  sistem  visual  manusia  dalam  mengisolasi  frekuensi  dan  orientasi  citra.  Sehingga  wilayah  yang  di curigai terdapatnya kelainan pada anatomi manusia dapat lebih mudah terdeteksi melalui hasil analisis tekstur yang tampak.  Pemanfaatan  metode  Filter  Gabor  sendiri  telah  digunakan  sebelumnya,  didalam  penelitian  ini.  Salah satunya  jurnal  yang  dilakukan  oleh  Lussiana  ETP,  Suryani  Widodo,  dan  Di  Ajeng  Pembayun  dengan  judul  “ Penerapan  Filter  Gabor  Untuk  Analisis  Tekstur  Citra  Mammogram“[2].  Mammogram  merupakan  kegiatan pemeriksaan  yang  telah  banyak  dilakukan  melalui  teknik  radiologi  seperti  foto  sinar  –x  untuk  memperoleh gambaran jaringan panyudara (citra mammogram).
Adanya  kelainan  pada  jaringan  dapat  diketahui  dengan  pemeriksaan  lebih  lanjut  menggunakan  proses analisis tertentu. Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan analisis tekstur terhadap citra mammogram dengan menggunakan filter gabor. Hasil penelitian menyatakan bahwa output tekstur yang tampak sangat dipengaruhi oleh besarnya  parameter  frekuensi  serta  derajat  orientasi  citra.  Semakin  rendah  nilai  yang  diberikan,  maka  hasil pengujian  pun  akan  semakin  terlihat  semakin  terang  dan  blur.  Begitu  pula  sebaliknya,semakin  tinggi  nilai frekuensinya  maka  citra  akan  sulit  didefinisikan  karna  tingkat  citra  sangat  terbatas.  Oleh  karena  itu,  penulis mencoba menerapkan metode Filter Gabor pada analisis tekstur citra pada kain songket sebagai alternatif dalam penyelesaian masalah analisis tekstur citra pada kain songket.

## 2. METODE PENELITIAN
Volume 1, Nomor 2, Januari 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i2.1942
Submitted: 13/01/2020 ; Accepted: 20/01/2020 ; Published: 25/01/2020

## 2.1 Citra Digital
Citra digital berhubungan erat dengan warna. Nilai data digital merepresentasikan warna dari citra. Citra digital berdasarkan warna penyusunnya dapat dibedakan menjadi 4 (empat) jenis, yaitu citra biner (monochrome), citra skala keabuan (gray scale) dan citra warna (true color). Berikut ini penjelasan untuk masing jenis citra digital[4].

## 2.2 Metode Filter Gabor
Filter  Gabor  merupakan  salah  satu  salah  satu  filter  yang  mampu  mensimulasikan  karakteristik  sistem  visual manusia dalammengisolasi  frekuensi  dan orientasi  tertentu dari  citra. Fungsi  Gabor pertama kali diperkenalkan oleh Denis Gabor sebagai tools untuk deteksi sinyal dalam Derau Daugman mengembangkan kerja Gabor kedalam filter  dua  dimensi.Gabor  Filter  adalah  filter  linier  yang  digunakan  dalam  pengekstrasian  fitur  wajah  sebagai detektor ciri.Gabor Filter dikenal sebagai detektor ciri yang sukses karena memiliki kemampuan menghilangkan variabilitas yang disebabkan oleh iluminasi kontras dan sedikit pergeseran serta deformasi citra,output Gabor Filter telah digunakan dengan sukses untuk pengenalan wajah[4].

## 2.3 Kain Songket
Songket merupakan salah satu kreasi tenun yang banyak dihasilkan di berbagai daerah di Indonesia. Proses dalam menghasilkan  sebuah  tenunan  songket  tidaklah  mudah,  melainkan  suatu  proses  yang  rumit,  teliti  dan membutuhkan waktu yang cukup lama, oleh karenanya dibutuhkan ketelitian serta ketekunan. Salah satu daerah tempat  pengrajin  kain  songket  adalah  nagari  Pandai  Sikek  di  daerah  Sumatera  Barat.  Meskipun  tidak  hanya  di nagari  Pandai  Sikek,  melainkan  juga  terdapat  di  beberapa  nagari  seperti,  Silungkang,  Koto  Gadang,  di  daerah Kubang, Tanjung Sungayang dan Batipuh. Akan tetapi kerajinan tenun di Pandai Sikek telah ada dan berkembang sejak tahun 1850. Ketrampilan menenun songket di Nagari Pandai Sikek masih dimiliki oleh generasi tua sampai generasi mudanya. Ketrampilan ini tidak bisa diwariskan kepada generasi yang bukan dari daerah Pandai Sikek, karena ini merupakan pesan nenek moyang mereka [6].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam analis pada penelitian ini dilakukan penguraian dari implementasi metode Filter Gabor untuk mendektesi tepi pada citra digital. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah beberapa citra untuk pengujian dimana citra berwarna sebagai citra awal yang beresolusi 200 x 150 dengan 8 bit yang akan dikonversikan menjadi citra grayscale untuk dapat dilakukan proses Analisis Fitur Tekstur Citra  dengan image size 200 x 150 pixel dengan selanjutnya citra grayscale akan diproses untuk mendapatkan tepi dan menghasilkan citra baru yang merupakan citra dengan ukuran yang berbeda atau citra hasil (Citra Output). Flow process diagram pengolahan data citra yang digunakan dalam penelitian ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Flow Process Analisis Fitur Tekstur Citra.
Citra input berupa  citra  yang  yang  memiliki  intensitas  warna  berkisar  antara  200  x  150  x  3  =  90000 intensitas  warna  atau  yang  biasa  dinamakan RGB ,  yang  merupakan  jenis  citra  yang  menyajikan  warna  dalam bentuk komponen R (merah), G (hijau), B (biru). Setiap komponen warna menggunakan 8 bit (nilainya berkisar antara 0 sampai 255).
Volume 1, Nomor 2, Januari 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i2.1942
Untuk mengetahui ukuran Citra Kain Songket dapat dilakukan dengan menggunakan matlab . Langkah pertama untuk  mengetahui  ukuran  citra  dengan  menggunakan  citra input Kain  Songket  yang  diambil  dari local  disk G: peneliti. Secara umum ukuran matriks band adalah M x N, dapat digunakan dengan fungsi di matlab . Hasilnya menunjukkan bahwa Img berupa larik berdimensi  tiga, dengan dimensi  ketiga berisi  berisi  tiga nilai,  di matlab mempunyai  perbedaan  pada  piksel,  piksel  3  menyatakan  y  (baris)  dan  piksel  3  menyatakan  x (kolom) dan dimensi ketiga menyatakan komponen R, G, dan B. Berikutnya untuk mengetahui nilai intensitas .
Gambar 3. Sampel Data
Adapun nilai piksel gambar adalah sebagai berikut :
Tabel 1. Nilai Intensitas Grayscale Y\X  1 2 3 4 5 200 1 85  85  85  85  85  48 2 85  85  85  85  85  47 3 85  85  85  85  85  55 4 85  85  85  85  85  49 5 85  85  85  85  85  50 150 85  85 85  85  85  .
Proses pada sistem ini mengolah citra grayscale agar menjadi Analisis Fitur Tekstur Citra  pada citra setelah citra inputan  memproses  citra RGB menjadi  citra grayscale ,  sistem  akan  melakukan  konvolusi  pada  citra grayscale untuk melakukan deteksi tepi pada citra digital menggunakan metode Filter Gabor . Filter  Gabor digunakan  untuk  Analisis  Fitur  Tekstur  Citra dari  berbagai  arah  dalam  citra. Filter  Gabor yang dipakai untuk Analisis Fitur Tekstur Citra menampilkan tepi dari berbagai delapan arah mata angin seperti dari utara, timur laut, timur, tenggara, selatan, barat daya, barat dan barat laut.
Analisis Fitur Tekstur Citra  dilakukan dengan menggunakan konvolusi citra dengan berbagai mask Filter Gabor , lalu dicari nilai kekuatan tepi ( magnitude ) yang terbesar dan arahnya. Jika misalnya digunakan sebanyak z buah mask Filter Gabor dan nilai kekuatan tepi pada pixel ( y , x ) untuk semua mask adalah G 1 [ f ( y , x )], G 2 [ f ( y , x ), …, G p [ f ( y , x )], maka besar kekuatan tepi adalah:
ℎ 𝑛,𝑚 = 𝑚𝑎𝑥 𝑧=1,…,8 ∑ ∑ 𝐺 𝑖𝑗 (𝑧) 1 𝑗=−1 1 𝑖=−1 . 𝑓 𝑛+𝑖,𝑚+𝑗 (1)
jika max z adalah mask yang memberikan kekuatan terbesar, maka arah tepi ditentukan dari mask z tersebut. Karena suatu tabel konvolusi Filter Gabor , menghitung arah dan kehadiran dari suatu tepi dilakukan dalam tiga langkah-langkah utama yaitu:
1.  Perhitungan  derivatife  untuk  masing-masing  dari  delapan  arah.  Persamaan  untuk  derivatife  ditulis  dalam terminologi unsur-unsur suatu tabel 3x3.
Langkah I: Proses konvolusi Filter Gabor mask menggunakan mask dari timur dan menggunakan citra 3x3 :

## X
Nilai Piksel Citra 3x3 Mask Filter Gabor Timur Proses konvolusi mask filter gabor bagian timur menggunakan persamaan yang telah dijelaskan dilandasan teori.
Deriv_T = 1 x (85+85+85) – 1 x (85+85+85)
    
     85 = 85 85 85 85 85 85 85 85 ) , ( y, x f
    -1 0 1       1 = -1 0 -1 0 1 ) , ( x y g
Volume 1, Nomor 2, Januari 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i2.1942
= 255 - 255 = 0 Dari hasil konvolusi metode Filter Gabor dari citra 3x3 grayscale dengan menggunakan mask 3x3 seperti yang sudah dijelaskan di atas maka nilai maksimum dari kedelapan mask dari arah: Timur = 0 Timur Laut = 0 Utara = -85 Barat Laut = 0 Barat = 0 Barat Daya = 0 Selatan = 0 Tenggara = 0 Maka  nilai  maksimum  dari  arah  manapun  semua  hasil  bernilai  intensitas    0.  Setelah  mengetahui  nilai maksimum  dan  arahnya,  maka  nilai  maksimum  dari  arah  manapun  yang  akan  jadi  deteksi  tepi.  Dengan  nilai intensitas terbesar, jika nilai intensitas sama maka, yang diproses maka yang pertama kali dihitung,  Hasil dari konvolusi citra grayscale dengan metode filter gabor dapat di lihat pada tabel 2:
Tabel  2. Nilai Intensitas Hasil Konvolusi Metode Filter Gabor
Y\X  1  2  3  4  5  198 1 0  0  0  0  0 2 0  0  0  0  0 3 0  0  0  0  0 4 0  0  0  0  0 5 1  5  6  5  0 148 . . . . . .
Pada tabel 2. dapat di lihat f(y, x) baris 1 dan kolom 1 nilai intensitasnya 0 yang merupakan nilai intensitas dari  citra grayscale pada  baris  2  dan  kolom  2  yang  nilai  intensitasnya  85  pada  table  2.  jadi  nilai  intensitas  85 ditukar mejadi 0. Pada tabel 1, pada baris pertama, baris terakhir, kolom pertama dan kolom terakhir tidak diproses karena tidak mempunyai tetangga lengkap (sebanyak 8 tetangga) dan pada tabel 2 ukuran citra diperkecil menjadi 148 x 198 karena pada baris pertama, kolom pertama, baris terakhir dan kolom terakhir dihilangkan karena tidak diproses.
Citra hasil yang dihasilkan berupa hasil proses konvolusi metode filter gabor yang merupakan citra akhir sebagai Berikut:
Volume 1, Nomor 2, Januari 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i2.1942
Submitted: 13/01/2020 ; Accepted: 20/01/2020 ; Published: 25/01/2020

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil yang penulis lakukan terhadap penelitian ini penulis dapat menarik beberapa kesimpulan yang terkait dengan proses penelitian maupun dengan isi dari penelitian itu sendiri. Adapun kesimpulan - kesimpulan tersebut adalah sebagai berikut :
1.  Metode Filter Gabor berhasil diaplikasikan dalam penelitian ini sehingga dapat digunakan sebagai alat untuk mendeteksi tekstur citra pada kain Songket, sehingga pengguna atau konsumen dapat menentukan kain songket dengan kualitas terbaik.
2.  Hasil  pengujian  tekstur  citra  menggunakan  algoritma  Filter  Gabor,  menunjukkan  hasil  yang  maksimal  dan memuaskan, sehingga pengguna akan jauh lebih mudah, efektif, dan efisien dalam menentukan pilihan kain songket terbaik..
3.  Penelitian ini memberikan pengetahuan  kepada masyarakat  dan pihak akademisi tentang pentingnya sebuah sistem komputerisasi dalam dunia modern.

## REFERENCES
[1] Suryani  Widodo,Di  Ajeng  Pambayun  Lussiana  ETP,  "PENERAPAN  FILTER  GABOR  UNTUK  ANALISIS  TEKSTUR  CITRA MAMMOGRAM," no. 1907-5022, pp. 1-6, juni 2011.
[2] Sutan Mohammad Zain J.S Badudu, Penerapan., 2010.
[3] Andi D.Putra, Citra Digital. Yogyakarta, 2010.
[4] S.Si.,M.Kom, Edy Muyanto,S.Si.,M.Kom,Dr.Vincent Suhartono,Oky Dwi Nurhayati,M.T.,Wijanarto, M. K. T.sutoyo, Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta, 2009.
[5] Silvia Devi, "Pengertian Kain Songket," vol. 2, no. 2301-8491, 2015.